Understanding the Characteristics of Effective Mass Media Campaigns for Back Pain and Methodological Challenges in Evaluating Their Effects
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Workshop at the Low Back Pain Forum VIII: Primary Care Research on Low Back Pain held in Amsterdam in June 2006. OBJECTIVES: The aim of the workshop was to 1) describe and compare characteristics and outcomes of back pain media campaigns that have taken place internationally; 2) examine general theories of health behavior change from the mass media literature to determine whether it is possible to develop a theoretical framework to explain the observed outcomes; 3) describe the outcome of discussion and expert consensus around lessons learned from these campaigns that may inform the planning and evaluation of future campaigns; and 4) identify priorities for future research. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Mass media campaigns designed to alter societal views about back pain have now been performed in several countries. Although these types of campaigns are an established strategy for delivering preventive health messages, there is limited empirical understanding of the characteristics of effective (or ineffective) health campaigns. METHODS: We reviewed the content and outcome of back pain mass media campaigns conducted in Australia, Norway, and Canada using the Cochrane Effective Practice and Organization of Care Review Group data collection checklist. We also reviewed models of health behavior change that could be used to guide the design, planning, and evaluation of future campaigns. The draft article was reviewed by a group of international back pain experts before forming the basis for discussion at the workshop. Expert comments and those of workshop participants were synthesized and incorporated into the final manuscript. RESULTS: The outcome of discussion and expert consensus around lessons learned from these campaigns are described. CONCLUSION: Our article may help to inform the planning and evaluation of future campaigns and identify priorities for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,564 | 0,801 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».