Tailoring Interventions: Examining the Evidence and Identifying Gaps
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Numerous population-based studies highlight the need to improve health care delivery and outcomes. Many single and combined interventions are available but their impact is limited and inconsistent. Tailoring may enhance their impact, but the best way to do so remains unclear. The purpose of this exploratory analysis was to identify potential ways to tailor these interventions that could enhance their effectiveness. METHODS: Interventions were chosen according to those included in a recent systematic review, which found that their impact was enhanced through tailoring. The most recent syntheses of research on the effectiveness of these interventions were identified in MEDLINE and examined for details of intervention design or delivery that influenced impact. RESULTS: Possible tailoring mechanisms were identified for 2 interventions. The impact of educational meetings could be enhanced by focusing on topics involving less complex behavior, offering a series of events, and including interactive components. The impact of audit and feedback could be enhanced by offering a series of events. Recent systematic reviews on the effectiveness of 3 interventions-self-assessment, public reporting of performance data, and opinion leaders-did not identify factors influencing their impact that could be used for tailoring. DISCUSSION: This exploratory review revealed few ways to potentially improve the effectiveness of interventions among the plethora of available trials. Nontraditional systematic reviews that consider research from different disciplines and featuring a variety of designs are recommended. More immediately, educators, professional associations, and health care managers could use this information to structure, implement, and support interventions that improve health care delivery and outcomes.
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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 | 0,236 | 0,460 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».