Reporting guidelines for music-based interventions checklist: Explanation and elaboration guide
Notice bibliographique
Résumé
Background: (RG-MBI, published 2011), multiple reviews reveal sustained problems with reporting quality and consistency. To address this, we convened an interdisciplinary expert panel to update and improve the utility and validity of the existing guidelines using a rigorous Delphi approach. The resulting updated checklist includes 12-items across eight areas considered essential to ensure transparent reporting of MBIs. Methods: The purpose of this explanation and elaboration document is to facilitate consistent understanding, use, and dissemination of the revised RG-MBI. Members of the interdisciplinary expert panel collaborated to create the resulting guidance statement. Results: This guidance statement offers: (1) the scope and intended use of the RG-MBI, (2) an explanation for each checklist item, with examples from published studies, and (3) two published studies with annotations indicating where the authors reported each checklist item. Conclusion: Broader uptake of the RG-MBIs by study authors, editors, and peer reviewers will lead to better reporting of MBI trials, and in turn facilitate greater replication of research, improve cross-study comparisons and meta-analyses, and increase implementation of findings.
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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 | 0,185 | 0,433 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,026 |
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 ».