Structured evidence summaries designed to inform decision-makers in health research: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review aims to identify, summarize, and describe the content and format of structured evidence summaries designed to inform clinical or policy decisions. INTRODUCTION: There is a need to develop a more efficient strategy to ensure that the results of the Living Evidence approach reach end users in a timely manner, thereby enhancing their role in the decision-making process. ELIGIBILITY CRITERIA: Any article assessing the development or validation process of generating a structured evidence summary aimed at informing health decision-makers will be considered for inclusion in the review. Additionally, we will include summaries that have been published as part of the updated reports of living systematic reviews of any health-related question. METHODS: This scoping review will be conducted in accordance with the JBI guidance for scoping reviews and reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). The initial search will be conducted in PubMed, Embase, and Cochrane, as well as websites and databases specializing in health decision-making and health technology assessment, including Health Systems Evidence, Epistemonikos, NICE Evidence Search, and websites of major European health technology assessment agencies, such as the European Network for Health Technology Assessment (EUnetHTA) and the National Institute for Health and Care Excellence (NICE). Finally, broader searches will be conducted in Google Scholar and the JBI Evidence-Based Practice Database to identify hard-to-find articles. Two researchers will independently screen, select, and extract documents, with findings presented both narratively and in tabular format. REVIEW REGISTRATION: OSF https://osf.io/69chn.
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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 | 0,229 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,041 |
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 ».