Establishing a framework of measurement for use in Long COVID research and practice: protocol for a scoping review involving evidence review and consultation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Our aim is to develop a Framework of Measurement for people living with Long COVID and their caregivers for use in Long COVID research and clinical practice. Specifically, we will characterise evidence pertaining to outcome measurement and identify implementation considerations for use of outcome measures among adults and children living with Long COVID and their caregivers. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a scoping study involving: (1) an evidence review and (2) a two-phased consultation, using methodological steps outlined by the Arksey and O'Malley Framework and Joanna Briggs Institute. We will answer the following question: What is known about outcome measures used to describe, evaluate or predict health outcomes among adults and children living with Long COVID and their caregivers? EVIDENCE REVIEW: we will review peer review published and grey literature to identify existing outcome measures and their reported measurement properties with people living with Long COVID and their caregivers. We will search databases including MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO and Scopus for articles published since 2020. Two authors will independently review titles and abstracts, followed by full text to select articles that discuss or use outcome measures for Long COVID health outcomes, pertain to adults or children living with Long COVID and/or their caregivers and are based in research or clinical settings. We will extract data including article characteristics, terminology and definition of Long COVID, health outcomes assessed, characteristics of outcome measures, measurement properties and implementation considerations. We will collate and summarise data to establish a preliminary Framework of Measurement. Consultation phase 1: we will conduct an environmental scan involving a cross-sectional web-based questionnaire among individuals with experience using or completing outcome measures for Long COVID, to identify outcome measures not found in the evidence review and explore implementation considerations for outcome measurement in the context of Long COVID. Consultation phase 2: we will conduct focus groups to review the preliminary Framework of Measurement and to highlight implementation considerations for outcome measurement in Long COVID. We will analyse questionnaire and focus group data using descriptive and content analytical approaches. We will refine the Framework of Measurement based on the focus group consultation using community-engaged approaches with the research team. ETHICS AND DISSEMINATION: Protocol approved by the University of Toronto Health Sciences Research Ethics Board (protocol #46503) for the consultation phases of the study. Outcomes will include a Framework of Measurement, to enhance measurement of health outcomes in Long COVID research and clinical practice. Knowledge translation will also occur in the form of publications and presentations.
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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 | 0,362 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,018 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,023 |
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 ».