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Enregistrement W4391885747 · doi:10.1097/md.0000000000037079

Informing the development of the SUCCEED reporting guideline for studies on the scaling of health interventions: A systematic review

2024· review· en· W4391885747 sur OpenAlexafffund
Amédé Gogovor, Hervé Tchala Vignon Zomahoun, Ali Ben Charif, Giraud Ekanmian, David Moher, Robert K. D. McLean, Andrew Milat, Luke Wolfenden, Karina Prévost, Emmanuelle Aubin, Paula A. Rochon, Nathalie Rhéault, France Légaré

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoInternational Development Research CentreOttawa HospitalCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChecklistMedicineMEDLINECINAHLPsychological interventionPsycINFOGuidelineCochrane LibrarySystematic reviewKnowledge translationFamily medicineMeta-analysisMedical educationNursingPsychologyComputer scienceKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quality reporting contributes to effective translation of health research in practice and policy. As an initial step in the development of a reporting guideline for scaling, the Standards for reporting stUdies of sCaling evidenCEd-informED interventions (SUCCEED), we performed a systematic review to identify relevant guidelines and compile a list of potential items. METHODS: We conducted a systematic review according to Cochrane method guidelines. We searched the following databases: MEDLINE, Embase, PsycINFO, Cochrane Library, CINAHL, Web of Science, from their respective inceptions. We also searched websites of relevant organizations and Google. We included any document that provided instructions or recommendations, e.g., reporting guideline, checklist, guidance, framework, standard; could inform the design or reporting of scaling interventions; and related to the health sector. We extracted characteristics of the included guidelines and assessed their methodological quality using a 3-item internal validity assessment tool. We extracted all items from the guidelines and classified them according to the main sections of reporting guidelines (title, abstract, introduction, methods, results, discussion and other information). We performed a narrative synthesis based on descriptive statistics. RESULTS: Of 7704 records screened (published between 1999 and 2019), we included 39 guidelines, from which data were extracted from 57 reports. Of the 39 guidelines, 17 were for designing scaling interventions and 22 for reporting implementation interventions. At least one female author was listed in 31 guidelines, and 21 first authors were female. None of the authors belonged to the patient stakeholder group. Only one guideline clearly identified a patient as having participated in the consensus process. More than half the guidelines (56%) had been developed using an evidence-based process. In total, 750 items were extracted from the 39 guidelines and distributed into the 7 main sections. CONCLUSION: Relevant items identified could inform the development of a reporting guideline for scaling studies of evidence-based health interventions. This and our assessment of guidelines could contribute to better reporting in the science and practice of scaling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,645
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,771
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: Présentation des résultats
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6450,771
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,028
Bibliométrie0,0470,041
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0200,030
Science ouverte0,0140,014
Intégrité de la recherche0,0130,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,922
Tête enseignante GPT0,797
Écart entre enseignants0,126 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomainePrésentation des résultats
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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