Directrices de presentación de informes para intervenciones basadas en la música: un estudio de actualización y validación
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: La elaboración de informes detallados de las intervenciones es esencial para la interpretación, replicación y traducción de las intervenciones musicales (MBI). Las Directrices de Informes para Intervenciones Musicales de 2011 se desarrollaron para mejorar la transparencia y la calidad de los informes de las investigaciones publicadas; sin embargo, persisten problemas con la calidad de los informes. Esto representa un obstáculo importante para los avances en la investigación científica de las MBI y la aplicación práctica de los hallazgos. Objetivo: Actualizar y validar las directrices de presentación de informes de 2011 utilizando un riguroso enfoque Delphi que involucró a un grupo interdisciplinario de investigadores del MBI; y desarrollar una declaración de guía de explicación y elaboración para apoyar la difusión y el uso. Métodos: Seguimos el marco metodológico para el desarrollo de las directrices de reporte recomendadas por la Red EQUATOR y las recomendaciones para el desarrollo de directrices de reporte de investigación en salud. Nuestro proceso de tres etapas incluyó: (1) un análisis de campo inicial, (2) un proceso de consenso mediante encuestas Delphi (dos rondas) y reuniones de un panel de expertos, y (3) la elaboración y difusión de un documento explicativo y de desarrollo. Resultados: Los hallazgos de la primera ronda de la encuesta revelaron que los ítems originales de la lista de verificación capturaban contenido que los investigadores consideraban esencial para los informes de MBI; sin embargo, también se detectaron problemas con la redacción y la terminología de los ítems. Las reuniones posteriores del Panel de Expertos y la segunda ronda de la encuesta se centraron en alcanzar un consenso sobre la redacción de los ítems. La lista de verificación revisada de RG-MBI consta de 12 ítems que corresponden a ocho componentes diferentes de las intervenciones de MBI, incluyendo nombre, fundamento teórico/científico, contenido, intervencionista, individuo/grupo, entorno, cronograma de administración y fidelidad al tratamiento. Conclusión: Recomendamos que los autores, editores de revistas y revisores utilicen las pautas RG-MBI, junto con las pautas basadas en métodos (por ejemplo, CONSORT) para acelerar y mejorar el rigor científico de la investigación de MBI.
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 | 0.175 | 0.434 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".