Reporting guidelines for music-based interventions: An update and validation study
Notice bibliographique
Résumé
Background: were developed to improve transparency and reporting quality of published research; however, problems with reporting quality persist. Methods: The purpose of this study was to update and validate the 2011 reporting guidelines using rigorous Delphi approach that involved an interdisciplinary group of MBI researchers; and to develop an explanation and elaboration guidance statement to support dissemination and usage. We followed the methodological framework for developing reporting guidelines recommended by the EQUATOR Network and guidance recommendations for developing health research reporting guidelines. Our three-stage process included: (1) an initial field scan, (2) a consensus process using Delphi surveys (two rounds) and Expert Panel meetings, and (3) development and dissemination of an explanation and elaboration document. Results: First-Round survey findings revealed that the original checklist items were capturing content that investigators deemed essential to MBI reporting; however, it also revealed problems with item wording and terminology. Subsequent Expert Panel meetings and the Second-Round survey centered on reaching consensus for item language. The revised RG-MBI checklist has a total of 12-items that pertain to eight different components of MBI interventions including name, theory/scientific rationale, content, interventionist, individual/group, setting, delivery schedule, and treatment fidelity. Conclusion: We recommend that authors, journal editors, and reviewers use the RG-MBI guidelines, in conjunction with methods-based guidelines (e.g., CONSORT) to accelerate and improve the scientific rigor of MBI research.
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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 | 0,624 | 0,763 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».