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Enregistrement W4399301157 · doi:10.1186/s13643-024-02563-8

Co-production of a systematic review on decision coaching: a mixed methods case study within a review

2024· review· en· W4399301157 sur OpenAlexafffund
Janet Jull, Maureen Smith, Meg Carley, Dawn Stacey, Ian D. Graham, Laura Boland, Sandra Dunn, Andrew Dwyer, Jeanette Finderup, Jürgen Kasper, Simone Kienlin, Sascha Köpke, France Légaré, Krystina B. Lewis, Anne Christin Rahn, Claudia Rutherford, Junqiang Zhao

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of OttawaCochraneQueensway-Carleton HospitalOttawa HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversitätsklinikum KölnFaculty of Medicine and Health, University of SydneyNovo Nordisk FondenUniversität zu LübeckUniversity of TorontoUniversity of SydneyUniversity of OttawaUniversité Laval
Mots-clésKnowledge translationCoachingMedicineSystematic reviewMedical educationKnowledge managementMEDLINEPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Co-production is a collaborative approach to prepare, plan, conduct, and apply research with those who will use or be impacted by research (knowledge users). Our team of knowledge users and researchers sought to conduct and evaluate co-production of a systematic review on decision coaching. METHODS: We conducted a mixed-methods case study within a review to describe team co-production of a systematic review. We used the Collaborative Research Framework to support an integrated knowledge translation approach to guide a team through the steps in co-production of a systematic review. The team agreed to conduct self-study as a study within a review to learn from belonging to a co-production research team. A core group that includes a patient partner developed and conducted the study within a review. Data sources were surveys and documents. The study coordinator administered surveys to determine participant preferred and actual levels of engagement, experiences, and perceptions. We included frequency counts, content, and document analysis. RESULTS: We describe co-production of a systematic review. Of 17 team members, 14 (82%) agreed to study participation and of those 12 (86%) provided data pre- and post-systematic review. Most participants identified as women (n = 9, 75.0%), researchers (n = 7, 58%), trainees (n = 4, 33%), and/or clinicians (n = 2, 17%) with two patient/caregiver partners (17%). The team self-organized study governance with an executive and Steering Committee and agreed on research co-production actions and strategies. Satisfaction for engagement in the 11 systematic review steps ranged from 75 to 92%, with one participant who did not respond to any of the questions (8%) for all. Participants reported positive experiences with team communication processes (n = 12, 100%), collaboration (n = 12, 100%), and negotiation (n = 10-12, 83-100%). Participants perceived the systematic review as co-produced (n = 12, 100%) with collaborative (n = 8, 67%) and engagement activities to characterize co-production (n = 8, 67%). Participants indicated that they would not change the co-production approach (n = 8, 66%). Five participants (42%) reported team logistics challenges and four (33%) were unaware of challenges. CONCLUSIONS: Our results indicate that it is feasible to use an integrated knowledge translation approach to conduct a systematic review. We demonstrate the importance of a relational approach to research co-production, and that it is essential to plan and actively support team engagement in the research lifecycle.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,128
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1280,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0330,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,006

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 Opus0,648
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,011 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreSynthèse · Empirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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