Knowledge user involvement is still uncommon in published rapid reviews—a meta-research cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Involving knowledge users (KUs) such as patients, clinicians, or health policymakers is particularly relevant when conducting rapid reviews (RRs), as they should be tailored to decision-makers' needs. However, little is known about how common KU involvement currently is in RRs. OBJECTIVES: We wanted to assess the proportion of KU involvement reported in recently published RRs (2021 onwards), which groups of KUs were involved in each phase of the RR process, to what extent, and which factors were associated with KU involvement in RRs. METHODS: We conducted a meta-research cross-sectional study. A systematic literature search in Ovid MEDLINE and Epistemonikos in January 2024 identified 2,493 unique records. We dually screened the identified records (partly with assistance from an artificial intelligence (AI)-based application) until we reached the a priori calculated sample size of 104 RRs. We dually extracted data and analyzed it descriptively. RESULTS: The proportion of RRs that reported KU involvement was 19% (95% confidence interval [CI]: 12%-28%). Most often, KUs were involved during the initial preparation of the RR, the systematic searches, and the interpretation and dissemination of results. Researchers/content experts and public/patient partners were the KU groups most often involved. KU involvement was more common in RRs focusing on patient involvement/shared decision-making, having a published protocol, and being commissioned. CONCLUSIONS: Reporting KU involvement in published RRs is uncommon and often vague. Future research should explore barriers and facilitators for KU involvement and its reporting in RRs. Guidance regarding reporting on KU involvement in RRs is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,183 | 0,485 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».