Comparing alternative design options for chronic disease prevention interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the randomized clinical trial is considered to provide the highest level of evidence in clinical medicine, its superiority to other study designs in the context of prevention studies is debated. The purpose of this review was (i) to gather evidence about challenges facing both randomized controlled trials and observational designs for the conduct of population-based chronic disease prevention interventions and (ii) to consider the suitability of recently proposed hybrid designs for population-based prevention intervention studies. METHODS: Rapid review methods were employed for this study. Articles published within 2007-2012, were included if they: (i) discussed challenges or benefits related to any intervention study design, (ii) compared randomized controlled trials (RCT) and observational designs or (iii) introduced a new study design potentially applicable to population-based interventions. After initial screening, papers retained for inclusion were subjected to content analysis and synthesis. RESULTS: A total of 35 included articles were reviewed and used for synthesis. Both RCTs and observational studies are subject to multiple challenges, the main being external and internal validity for RCTs and observational designs, respectively. Four new hybrid designs identified. CONCLUSION: Although any high quality design can produce high level of evidence, multiple challenges with prevention intervention RCTs or observational studies identified. New hybrid designs that carry benefits of randomized and observational methods may be the road ahead for to assess the effects of population-based interventions.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».