Prioritising methodological research questions for scoping reviews, mapping reviews and evidence and gap maps for health research: a protocol for PROSPECT Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Scoping reviews, mapping reviews and evidence and gap maps (collectively known as 'big picture reviews') in health continue to gain popularity within the evidence ecosystem. These big-picture reviews are beneficial for policy-makers, guideline developers and researchers within the field of health for understanding the available evidence, characteristics, concepts and research gaps, which are often needed to support the development of policies, guidelines and practice. However, these reviews often face criticism related to poor and inconsistent methodological conduct and reporting. There is a need to understand which areas of these reviews require further methodological clarification and exploration. The aim of this project is to develop a research agenda for scoping reviews, mapping reviews and evidence and gap maps in health by identifying and prioritising specific research questions related to methodological uncertainties. METHODS AND ANALYSIS: A modified e-Delphi process will be adopted. Participants (anticipated N=100) will include patients, clinicians, the public, researchers and others invested in creating a strategic research agenda for these reviews. This Delphi will be completed in four consecutive stages, including a survey collecting the methodological uncertainties for each of the big picture reviews, the development of research questions based on that survey and two further surveys and four workshops to prioritise the research questions. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the University of Adelaide Human Research Ethics Committee (H-2024-188). The results will be communicated through open-access peer-reviewed publications and conferences. Videos and infographics will be developed and placed on the JBI (previously Joanna Briggs Institute) Scoping Review Network webpage.
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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 | 0,311 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».