Modes of delivery in preventive intervention studies: a rapid review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This review was commissioned to generate broad discussion about how to select intervention delivery modes when designing a complex, preventive intervention aimed at chronic disease through the promotion of physical activity, healthy diet and/or medication adherence. In this context, we asked, what are the delivery modes? What are the important design considerations? And how do these compare (e.g. strengths, limitations)? MATERIALS AND METHODS: This review utilized the methods of rapid review, an emerging methodology arising from health technology assessment. The search strategy was applied in Embase and MEDLINE. A qualitative, narrative synthesis was performed on included articles. RESULTS: After screening, 21 articles remained for synthesis (10 systematic reviews, including 1 review of reviews; four trials or studies; three commentaries or conference proceedings; and 2 were scoping projects). Our synthesis determined that major categories of design considerations when selecting intervention delivery modes include attention to the (i) candidate mode types, (ii) settings and social environment, (iii) intensity and timing, (iv) provider, (v) study population and participants, (vi) cost, (vii) behaviour change technique and (viii) theoretical basis. CONCLUSION: An array of modes of delivery is available for each of the intervention strategies under consideration (i.e. physical activity, dietary change and medication adherence). No single delivery mode was clearly more appropriate or more effective than another, each having unique strengths and limitations. Delivery mode decisions that take the above-mentioned factors (i-viii) into account will be more fit-for-purpose than those that do not.
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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 | 0,160 | 0,375 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».