Considerations for preparing a randomized population health intervention trial: lessons from a South African–Canadian partnership to improve the health of health workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community-based cluster-randomized controlled trials (RCTs) are increasingly being conducted to address pressing global health concerns. Preparations for clinical trials are well-described, as are the steps for multi-component health service trials. However, guidance is lacking for addressing the ethical and logistic challenges in (cluster) RCTs of population health interventions in low- and middle-income countries. OBJECTIVE: We aimed to identify the factors that population health researchers must explicitly consider when planning RCTs within North-South partnerships. DESIGN: We reviewed our experiences and identified key ethical and logistic issues encountered during the pre-trial phase of a recently implemented RCT. This trial aimed to improve tuberculosis (TB) and Human Immunodeficiency Virus (HIV) prevention and care for health workers by enhancing workplace assessment capability, addressing concerns about confidentiality and stigma, and providing onsite counseling, testing, and treatment. An iterative framework was used to synthesize this analysis with lessons taken from other studies. RESULTS: The checklist of critical factors was grouped into eight categories: 1) Building trust and shared ownership; 2) Conducting feasibility studies throughout the process; 3) Building capacity; 4) Creating an appropriate information system; 5) Conducting pilot studies; 6) Securing stakeholder support, with a view to scale-up; 7) Continuously refining methodological rigor; and 8) Explicitly addressing all ethical issues both at the start and continuously as they arise. CONCLUSION: Researchers should allow for the significant investment of time and resources required for successful implementation of population health RCTs within North-South collaborations, recognize the iterative nature of the process, and be prepared to revise protocols as challenges emerge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».