Understanding how self-management interventions work for disadvantaged populations living with chronic conditions: protocol for a realist synthesis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Self-management programmes are complex interventions aimed at improving the way individuals self-manage chronic conditions, but there are questions about the overall impact of these programmes on disadvantaged populations, in terms of their capacity to engage with and receive the benefits from these initiatives. Given the increased resources being directed towards self-management initiatives, clinicians and policy makers need knowledge on how self-management interventions work for these populations. Most systematic reviews of self-management interventions do not consider the complex interactions between implementation contexts, intervention strategies, and mechanisms that influence how self-management interventions work in real life for disadvantaged groups. METHODS: To address the need for better understanding of these mechanisms and to create context-relevant knowledge, we are conducting a realist synthesis of evidence on self-management interventions for disadvantaged populations living with chronic conditions. The primary research question is: What are the key mechanisms operating in chronic condition self-management interventions among disadvantaged populations? In this protocol, we outline the steps we will take to identify the programme theory for self-management interventions and candidate middle-range theories; to search for evidence in academic and grey literature; to appraise and extract the collected evidence; to synthesise and interpret the findings to generate key context-mechanism-outcome configurations and to disseminate results to relevant stakeholder and to peer-review publications. DISSEMINATION: Understandings of how chronic conditions self-management interventions work among disadvantaged populations is essential knowledge for clinicians and other decision makers who need to know which programmes they should implement for which groups. Results will also benefit medical researchers who want to direct effort towards current gaps in knowledge in order to advance the self-management field. In addition, the study will make a contribution to the evolving body of knowledge on the realist synthesis method and, in particular, to its application to behaviour change interventions for disadvantaged populations.
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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 | 0,118 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,135 | 0,023 |
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 ».