Dissemination of study results to participants in mental health research: a meta-research review of studies published in high-impact psychiatry journals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We surveyed authors of publications in high-impact psychiatry journals to assess the (1) proportion that disseminated results to study participants or others with lived experience, and, among those who disseminated, (2) methods (eg, email) and (3) tools (eg, plain-language summary) used. DESIGN: Meta-research review. DATA SOURCE: PubMed search on 14 December 2022 and emails to study authors for information on dissemination. ELIGIBILITY CRITERIA: Eligible studies collected primary human data and were published in psychiatry journals with 2021 impact factor ≥10. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Study information was extracted by one investigator and validated by a second investigator, with conflicts resolved by consensus, with a third investigator consulted as necessary. We emailed authors approximately 2 years post-publication to ensure sufficient time had passed to share results. We estimated the proportion of authors that may have disseminated results to participants or others with lived experience, assuming that non-respondents (1) did not disseminate, (2) were half as likely to disseminate as respondents or (3) disseminated in the same proportion as respondents. RESULTS: Of 141 studies, 94 (67%) authors responded. Among respondents, 21 (22%) reported disseminating to study participants, and an additional 9 (10%) reported disseminating lay materials to people with lived experience (total of 30 studies, 32%). Overall, we estimated that 15% (95% CI 10% to 22%) to 23% (95% CI 17% to 30%) of authors may have disseminated results directly to study participants and 21% (95% CI 15% to 29%) to 32% (95% CI 25% to 40%) to participants or others with lived experience. Among the 30 that reported disseminating, the most common methods were sending mail or emails to study participants (17 studies, 57%) and posting on social media (15 studies, 50%). The most common tools were plain-language summaries (22 studies, 73%) and webinars or other meetings (15 studies, 50%). CONCLUSIONS: Dissemination of results to participants in mental health research is uncommon. Funding agencies, ethics committees, journals and academic institutions should support dissemination.
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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 | 0,245 | 0,513 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».