Rapid reviews methods series: guidance on rapid scoping, mapping and evidence and gap map (‘Big Picture Reviews’)
Notice bibliographique
Résumé
Scoping, mapping and evidence and gap map reviews ('Big Picture Reviews' (BPRs)) are evidence synthesis methods that address broad research questions.They provide an overview of existing evidence, identify gaps in knowledge and priorities for research.Unlike systematic reviews (SRs) of effectiveness, they do not seek to synthesise findings but to provide a description of the evidence.There has been a growth in the production of rapid BPRs to meet commissioners' and knowledge users' (KUs) needs for timely outputs.No guidance currently exists for the use of rapid approaches in BPRs, and the purpose of this paper is to address this lack.Rapid reviews include simplifying or omitting a variety of methods; however, the approaches may have varying impacts on processes and findings in different types of reviews and should be done with reference to the standard approaches for that particular methodology.BPRs differ from SRs of effectiveness, in terms of their purpose, addressing a broad research question, rather than a specific question which fits a population, intervention, comparator and outcome (PICO) framework.Developing and refining the research question and search strategy may need more time than in a SR.Search yields are typically larger with a greater proportion of time spent on identifying evidence for inclusion when compared with SRs.They do not involve a synthesis of included studies, so the impact of missing data may have less influence on the rigour of the findings than in SRs of the effect of an intervention where a pooled estimate is reported.This paper addresses these differences, and the implications of rapid approaches to BPRs, with recommendations for practice that aim to increase efficiency while maintaining rigour. WHAT IS ALREADY KNOWN ON THIS TOPIC⇒ An increasing number of rapid scoping, mapping reviews and evidence gap maps ('Big Picture Reviews' (BPRs)) are being undertaken to address broad research questions and provide an overview of a topic.While there is guidance on rapid review methods, this has not been tailored to the methods used in scoping, mapping and evidence and gap map (BPRs) reviews. WHAT THIS STUDY ADDS⇒ This paper considers how rapid methods might be applied to BPRs and the implications of these for the rigour and value of the research findings. HOW THIS STUDY MIGHT AFFECT RESEARCH, PRACTICE OR POLICY⇒ This is the first paper to provide guidance for the methods of applying rapid approaches to BPRs.It will inform both researchers and users of the potential and limitations of rapid methods in these types of reviews.It highlights gaps in knowledge, including the implications of rapid methods for the trustworthiness of BPR findings and the need for evaluation of technologies that herald opportunities for greater efficiencies in the production of trustworthy evidence syntheses.Protected by copyright, including for uses related to text and data mining, AI training, and similar technologies..
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,216 | 0,448 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,207 | 0,217 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».