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Enregistrement W2025478975 · doi:10.1186/1748-5908-2-39

Testing a TheoRY-inspired MEssage ('TRY-ME'): a sub-trial within the Ontario Printed Educational Message (OPEM) trial

2007· article· en· W2025478975 sur OpenAlexafffundabout
Jill Francis, Jeremy Grimshaw, Merrick Zwarenstein, Martin Eccles, Susan K Shiller, Gaston Godin, Marie Johnston, Keith O’Rourke, Justin Presseau, Jacqueline Tetroe

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensCanadian Institutes of Health ResearchUniversité LavalSunnybrook HospitalSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoInstitute of Population and Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsScottish Government
Mots-clésDirectiveTest (biology)MedicineProtocol (science)Medical educationClinical trialRandomized controlled trialAlternative medicineComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A challenge for implementation researchers is to develop principles that could generate testable hypotheses that apply across a range of clinical contexts, thus leading to generalisability of findings. Such principles may be provided by systematically developed theories. The opportunity has arisen to test some of these theoretical principles in the Ontario Printed Educational Materials (OPEM) trial by conducting a sub-trial within the existing trial structure. OPEM is a large factorial cluster-randomised trial evaluating the effects of short directive and long discursive educational messages embedded into informed, an evidence-based newsletter produced in Canada by the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) and mailed to all primary care physicians in Ontario. The content of educational messages in the sub-trial will be constructed using both standard methods and methods inspired by psychological theory. The aim of this study is to test the effectiveness of the TheoRY-inspired MEssage ('TRY-ME') compared with the 'standard' message in changing prescribing behaviour. METHODS: The OPEM trial participants randomised to receive the short directive message attached to the outside of informed (an 'outsert') will be sub-randomised to receive either a standard message or a message informed by the theory of planned behaviour (TPB) using a two (long insert or no insert) by three (theory-based outsert or standard outsert or no outsert) design. The messages will relate to prescription of thiazide diuretics as first line drug treatment for hypertension (described in the accompanying protocol, "The Ontario Printed Educational Materials trial"). The short messages will be developed independently by two research teams.The primary outcome is prescription of thiazide diuretics, measured by routinely collected data available within ICES. The study is designed to answer the question, is there any difference in guideline adherence (i.e., thiazide prescription rates) between physicians in the six groups? A process evaluation survey instrument based on the TPB will be administered pre- and post-intervention (described in the accompanying protocol, "Looking inside the black box"). The second research question concerns processes that may underlie observed differences in prescribing behaviour. We expect that effects of the messages on prescribing behaviour will be mediated through changes in physicians' cognitions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,550
Tête enseignante GPT0,659
Écart entre enseignants0,109 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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