Co-design workshops to develop evidence synthesis summary formats for use by clinical guideline development groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence synthesis is used by decision-makers in various ways, such as developing evidence-based recommendations for clinical guidelines. Clinical guideline development groups (GDGs) typically discuss evidence synthesis findings in a multidisciplinary group, including patients, healthcare providers, policymakers, etc. A recent mixed methods systematic review (MMSR) identified no gold standard format for optimally presenting evidence synthesis findings to these groups. However, it provided 94 recommendations to help produce more effective summary formats for general evidence syntheses (e.g., systematic reviews). To refine the MMSR recommendations to create more actionable guidance for summary producers, we aimed to explore these 94 recommendations with participants involved in evidence synthesis and guideline development. METHODS: We conducted a descriptive qualitative study using online focus group workshops in February and March 2023. These groups used a participatory co-design approach with interactive voting activities to identify preferences for a summary format's essential content and style. We created a topic guide focused on recommendations from the MMSR with mixed methods support, ≥ 3 supporting studies, and those prioritized by an expert advisory group via a pragmatic prioritization exercise using the MoSCoW method (Must, Should, Could, and Will not haves). Eligible participants must be/have been involved in GDGs and/or evidence synthesis. Groups were recorded and transcribed. Two independent researchers analyzed transcripts using directed content analysis with 94 pre-defined codes from the MMSR. RESULTS: Thirty individuals participated in six focus groups. We coded 79 of the 94 pre-defined codes. Participants suggested a "less is more" structured approach that minimizes methodological steps and statistical data, promoting accessibility to all audiences by judicious use of links to further information in the full report. They emphasized concise, consistently presented formats that highlight key messages, flag readers to indicators of trust in the producers (i.e., logos, websites, and conflict of interest statements), and highlight the certainty of evidence (without extenuating details). CONCLUSIONS: This study identified guidance based on the preferences of guideline developers and evidence synthesis producers about the format of evidence synthesis summaries to support decision-making. The next steps involve developing and user-testing prototype formats through one-on-one semi-structured interviews to optimize evidence synthesis summaries and support decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,093 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».