Critical Appraisal Tools to Aid Pharmacists in Evidence-Based Practice: A Narrative Review
Bibliographic record
Abstract
Background: Pharmacists and allied health researchers need to ensure that their practice is supported by current, evidence-based information. Critical appraisal tools have been developed to aid in this process. Objectives: To analyze the current landscape of critical appraisal tools and to create an aid for pharmacists and other allied health researchers to use in comparing various tools and choosing the best one for each particular study design. Data Sources: A literature search of the PubMed, University of Toronto Libraries, and Cochrane Library databases was conducted in December 2021, to generate an up-to-date list of critical appraisal tools. The tools were then summarized in a descriptive table. Study Selection and Data Extraction: Review articles, original manuscripts, and tool webpages were examined to develop a comparison chart based on the user-friendliness, efficiency, comprehensiveness, and reliability of each tool. Results: Fourteen tools were found through the literature search. These tools were compared using the findings of included review articles, and a comparison chart was created to aid pharmacists and allied health researchers in selecting the appropriate tool for their practice. Conclusions: There are many standardized critical appraisal tools that can help in assessing the quality of evidence, and the summary list of tools developed and reported here can help health care researchers to compare among them and choose the best one. No tools were found that have been specifically adapted to serve the needs of pharmacists when assessing scientific articles. Future research should examine how existing critical appraisal tools can better identify common data elements that are essential to evidence-based decision-making in pharmacy practice. RÉSUMÉ Contexte : Les pharmaciens et les chercheurs en soins de la santé doivent faire en sorte que leur pratique soit étayée par des informations actualisées et fondées sur des données probantes. Des outils d’évaluation critique ont été développés pour faciliter ce processus. Objectifs : Analyser le paysage actuel des outils d’évaluation critique et créer une aide que les pharmaciens et les autres chercheurs paramédicaux peuvent utiliser pour comparer divers outils et choisir le meilleur pour chaque conception d’étude particulière. Sources des données : Une recherche documentaire dans trois bases de données (PubMed, les University of Toronto Libraries et la Cochrane Library) a été menée en décembre 2021 afin de générer une liste actualisée d’outils d’évaluation critique qui ont ensuite été résumés dans un tableau descriptif. Sélection des études et extraction des données : Des articles de synthèse, des manuscrits originaux et des pages Internet d’outils ont été examinés pour dresser un tableau comparatif basé sur la convivialité, l’efficacité, l’exhaustivité et la fiabilité de chaque outil. Résultats : Quatorze outils ont été trouvés grâce à la recherche documentaire. Ils ont été comparés à l’aide des résultats des articles de synthèse inclus, et un tableau comparatif a été créé pour aider les pharmaciens et les chercheurs en soins de la santé à sélectionner l’outil approprié pour leur pratique. Conclusions : De nombreux outils d’évaluation critique normalisés peuvent aider à évaluer la qualité des données probantes, et la liste récapitulative des outils développés et rapportés ici peut aider les chercheurs en soins de santé à les comparer et à choisir le meilleur. Aucun outil spécifiquement adapté pour répondre aux besoins des pharmaciens lors de l’évaluation d’articles scientifiques n’a été trouvé. Les recherches futures devraient se pencher sur la manière dont les outils d’évaluation critique existants peuvent mieux identifier les éléments de données communs qui sont essentiels à la prise de décision fondée sur des données probantes dans la pratique de la pharmacie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.172 | 0.466 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.009 |
| Bibliometrics | 0.058 | 0.035 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.022 |
| Open science | 0.005 | 0.007 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".