Recommended characteristics and processes for writing lay summaries of healthcare evidence: a co-created scoping review and consultation exercise
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Lay summaries (LSs) of scientific evidence are critical to sharing research with non-specialist audiences. This scoping review with a consultation exercise aimed to (1) Describe features of the available LS resources; (2) Summarize recommended LS characteristics and content; (3) Outline recommended processes to write a LS; and (4) Obtain stakeholder perspectives on LS characteristics and writing processes. Methods This project was a patient and public partner (PPP)-initiated topic co-led by a PPP and a researcher. The team was supported by three additional PPPs and four researchers. A search of peer-reviewed (Ovid MEDLINE, Scopus, Embase, Cochrane libraries, CINAHL, PsycINFO, ERIC and PubMed data bases) and grey literature was conducted using the Joanna Briggs Institute Methodological Guidance for Scoping Reviews to include any resource that described LS characteristics and writing processes. Two reviewers screened and extracted all resources. Resource descriptions and characteristics were organized by frequency, and processes were inductively analyzed. Nine patient and public partners and researchers participated in three consultation exercise sessions to contextualize the review findings. Results Of the identified 80 resources, 99% described characteristics of a LS and 13% described processes for writing a LS. About half (51%) of the resources were published in the last two years. The most recommended characteristics were to avoid jargon (78%) and long or complex sentences (60%). The most frequently suggested LS content to include was study findings (79%). The key steps in writing a LS were doing pre-work, preparing for the target audience, writing, reviewing, finalizing, and disseminating knowledge. Consultation exercise participants prioritized some LS characteristics differently compared to the literature and found many characteristics oversimplistic. Consultation exercise participants generally supported the writing processes found in the literature but suggested some refinements. Conclusions Writing LSs is potentially a growing area, however, efforts are needed to enhance our understanding of important LS characteristics, create resources with and for PPPs, and develop optimal writing processes.
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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 | 0,526 | 0,685 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».