Mapping the gap: Misalignment between emergency care research and consensus priorities in the Western Cape
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Western Cape (WC) province of South Africa is one of the highest emergency care (EC) research-producing regions in Africa. In 2021, a consensus exercise with key stakeholders established 26 EC research priorities. This study aimed to confirm evidence gaps in relation to the priorities and assess the alignment between frontline knowledge needs and research output within the WC EC community. Methods: We developed an evidence map of all EC research published from the WC between January 2017 and December 2021 to describe the alignment of each publication with any previously established priority. Additional data were extracted from all studies that addressed one or more of these priorities. Results: = 41), including seven priority-aligned papers, were behind a pay wall. Most priority-aligned studies were observational (48%) or qualitative (23%), with only two systematic reviews and no experimental studies. Conclusion: Less than a quarter of recent EC research publications from the WC addressed established consensus priorities, confirming the existence of consensus evidence gaps and suggesting potential misalignment between research output and community-identified needs. Contribution: This study provides an evidence-based assessment of how well EC research in the WC reflects community-established priorities. The findings highlight the need for stronger alignment between research production and frontline knowledge needs to maximise impact and reduce research waste.
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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 | 0,182 | 0,447 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».