Promoting state health department evidence-based cancer and chronic disease prevention: a multi-phase dissemination study with a cluster randomized trial component
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer and other chronic diseases reduce quality and length of life and productivity, and represent a significant financial burden to society. Evidence-based public health approaches to prevent cancer and other chronic diseases have been identified in recent decades and have the potential for high impact. Yet, barriers to implement prevention approaches persist as a result of multiple factors including lack of organizational support, limited resources, competing emerging priorities and crises, and limited skill among the public health workforce. The purpose of this study is to learn how best to promote the adoption of evidence based public health practice related to chronic disease prevention. METHODS/DESIGN: This paper describes the methods for a multi-phase dissemination study with a cluster randomized trial component that will evaluate the dissemination of public health knowledge about evidence-based prevention of cancer and other chronic diseases. Phase one involves development of measures of practitioner views on and organizational supports for evidence-based public health and data collection using a national online survey involving state health department chronic disease practitioners. In phase two, a cluster randomized trial design will be conducted to test receptivity and usefulness of dissemination strategies directed toward state health department chronic disease practitioners to enhance capacity and organizational support for evidence-based chronic disease prevention. Twelve state health department chronic disease units will be randomly selected and assigned to intervention or control. State health department staff and the university-based study team will jointly identify, refine, and select dissemination strategies within intervention units. Intervention (dissemination) strategies may include multi-day in-person training workshops, electronic information exchange modalities, and remote technical assistance. Evaluation methods include pre-post surveys, structured qualitative phone interviews, and abstraction of state-level chronic disease prevention program plans and progress reports. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov: NCT01978054.
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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 | 0,036 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».