Evaluating a complex intervention with a single outcome may not be a good idea: an example from a randomised trial of stroke case management
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: to estimate the extent to which a case-management intervention for persons newly discharged into the community following an acute stroke effected a change in stroke outcome in comparison with usual care. DESIGN: a re-analysis of stratified, balanced, randomised clinical trial. SETTING: five university-affiliated acute-care hospitals in Montreal, Quebec, Canada. PARTICIPANTS: a total of 190 persons (mean age 70 years) returning home directly from the acute-care hospital following a first or recurrent stroke with a need for health-care supervision post-discharge because of low function, co-morbidity or isolation. INTERVENTION: for 6 weeks following discharge a nurse case manager delivered, depending on need, over 50 different nursing interventions (range 2-15 per person), which targeted physical, emotional and psychological impairments, role participation restrictions and health perception. MEASUREMENTS: seven of the SF-36 subscales were used to measure the targeted constructs, at the post-intervention and 6 month evaluations. Seven binary response variables were created with a change of 10 points the criterion for individual response. Generalised estimating equations, equivalent to a logistic regression for multiple outcomes, were used. RESULTS: the odds of responding to one or more outcomes was 41% greater in the intervention group than in the control group [odds ratio (OR): 1.41; 95% confidence interval (CI): 1.11-1.79]. CONCLUSION: an analysis considering the complexity of the intervention and outcomes targeted indicated effectiveness of the nurse case-management post-stroke, whereas the traditional one outcome analysis did 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 | 0,055 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».