Seeing the forests and the trees—innovative approaches to exploring heterogeneity in systematic reviews of complex interventions to enhance health system decision-making: a protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To improve quality of care and patient outcomes, health system decision-makers need to identify and implement effective interventions. An increasing number of systematic reviews document the effects of quality improvement programs to assist decision-makers in developing new initiatives. However, limitations in the reporting of primary studies and current meta-analysis methods (including approaches for exploring heterogeneity) reduce the utility of existing syntheses for health system decision-makers. This study will explore the role of innovative meta-analysis approaches and the added value of enriched and updated data for increasing the utility of systematic reviews of complex interventions. METHODS/DESIGN: We will use the dataset from our recent systematic review of 142 randomized trials of diabetes quality improvement programs to evaluate novel approaches for exploring heterogeneity. These will include exploratory methods, such as multivariate meta-regression analyses and all-subsets combinatorial meta-analysis. We will then update our systematic review to include new trials and enrich the dataset by surveying authors of all included trials. In doing so, we will explore the impact of variables not, reported in previous publications, such as details of study context, on the effectiveness of the intervention. We will use innovative analytical methods on the enriched and updated dataset to identify key success factors in the implementation of quality improvement interventions for diabetes. Decision-makers will be involved throughout to help identify and prioritize variables to be explored and to aid in the interpretation and dissemination of results. DISCUSSION: This study will inform future systematic reviews of complex interventions and describe the value of enriching and updating data for exploring heterogeneity in meta-analysis. It will also result in an updated comprehensive systematic review of diabetes quality improvement interventions that will be useful to health system decision-makers in developing interventions to improve outcomes for people with diabetes. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD42013005165.
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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 | 0,105 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».