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Enregistrement W6902298324 · doi:10.6084/m9.figshare.c.7267291

Co-production of a systematic review on decision coaching: a mixed methods case study within a review

2024· other· en· W6902298324 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewKnowledge translationTeam effectivenessCorporate governanceParticipant observationResearch designData collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Co-production is a collaborative approach to prepare, plan, conduct, and apply research with those who will use or be impacted by research (knowledge users). Our team of knowledge users and researchers sought to conduct and evaluate co-production of a systematic review on decision coaching. Methods We conducted a mixed-methods case study within a review to describe team co-production of a systematic review. We used the Collaborative Research Framework to support an integrated knowledge translation approach to guide a team through the steps in co-production of a systematic review. The team agreed to conduct self-study as a study within a review to learn from belonging to a co-production research team. A core group that includes a patient partner developed and conducted the study within a review. Data sources were surveys and documents. The study coordinator administered surveys to determine participant preferred and actual levels of engagement, experiences, and perceptions. We included frequency counts, content, and document analysis. Results We describe co-production of a systematic review. Of 17 team members, 14 (82%) agreed to study participation and of those 12 (86%) provided data pre- and post-systematic review. Most participants identified as women (n = 9, 75.0%), researchers (n = 7, 58%), trainees (n = 4, 33%), and/or clinicians (n = 2, 17%) with two patient/caregiver partners (17%). The team self-organized study governance with an executive and Steering Committee and agreed on research co-production actions and strategies. Satisfaction for engagement in the 11 systematic review steps ranged from 75 to 92%, with one participant who did not respond to any of the questions (8%) for all. Participants reported positive experiences with team communication processes (n = 12, 100%), collaboration (n = 12, 100%), and negotiation (n = 10–12, 83–100%). Participants perceived the systematic review as co-produced (n = 12, 100%) with collaborative (n = 8, 67%) and engagement activities to characterize co-production (n = 8, 67%). Participants indicated that they would not change the co-production approach (n = 8, 66%). Five participants (42%) reported team logistics challenges and four (33%) were unaware of challenges. Conclusions Our results indicate that it is feasible to use an integrated knowledge translation approach to conduct a systematic review. We demonstrate the importance of a relational approach to research co-production, and that it is essential to plan and actively support team engagement in the research lifecycle.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,461
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,612
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4610,612
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0260,023
Études des sciences et des technologies0,0110,009
Communication savante0,0150,016
Science ouverte0,0070,019
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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