Best Practice Methods for Living Evidence Synthesis in Health Care: An International Modified Delphi Survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Living evidence syntheses (LES) represent continual updates for an important topic for decision-making where there is uncertainty in the evidence. Whereas best practices for traditional evidence syntheses in health care are well established, they are not for LES. This study aimed to establish globally relevant, agreed-upon standards for considering, conducting, publishing, and implementing LES in health care. Methods A modified Delphi consensus process was conducted. Potential participants were identified through a prior survey, workshop, and targeted outreach based on expertise and representation across global organizations producing or supporting LES. Three modified Delphi rounds were administered using JISC Online Surveys between January and April 2025. Participants rated 23 statements on a five-point Likert scale. Consensus was defined as ≥80% agreement (‘agree’ or ‘strongly agree’) with ≥85% panel response rate required per round. Qualitative feedback guided iterative statement revision. Draft statements were informed by an overview of living systematic reviews, a living evidence survey plus workshop activity, and an ongoing living critical interpretive synthesis of LES. Statements expanded upon the living methodology reporting guidance published by the PRISMA-LSR group to include other considerations for LES. Results The Delphi panel comprised 29 experts from around the world, with 27 (93%) completing round 1, 26 (90%) round 2, and 27 (93%) completing round 3; 19 of 23 statements achieved consensus. Statements described conduct (n=12), including set up and maintenance of living mode as well as funding and resources; reporting (n=2); publishing (n=4); and implementation/appraisal (n=1). Final statements included ways to enable the living mode, such as version history; authoring tools; collaboration; unit of update; transparency; communication; publication considerations; and digital and technological considerations. Conclusions This study presents the first established consensus for best practices in considering, conducting, publishing, and implementing LES in health care. These LES standards can help align global processes, improve transparency, and promote sustainability. But there is still more to be done to accomplish these objectives, requiring that groups collaborate to embrace digital tools, adopt interoperability standards, and create effective appraisal tools.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,479 | 0,389 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».