Challenges to evaluating complex interventions: a content analysis of published papers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is continuing interest among practitioners, policymakers and researchers in the evaluation of complex interventions stemming from the need to further develop the evidence base on the effectiveness of healthcare and public health interventions, and an awareness that evaluation becomes more challenging if interventions are complex.We undertook an analysis of published journal articles in order to identify aspects of complexity described by writers, the fields in which complex interventions are being evaluated and the challenges experienced in design, implementation and evaluation. This paper outlines the findings of this documentary analysis. METHODS: The PubMed electronic database was searched for the ten year period, January 2002 to December 2011, using the term "complex intervention*" in the title and/or abstract of a paper. We extracted text from papers to a table and carried out a thematic analysis to identify authors' descriptions of challenges faced in developing, implementing and evaluating complex interventions. RESULTS: The search resulted in a sample of 221 papers of which full text of 216 was obtained and 207 were included in the analysis. The 207 papers broadly cover clinical, public health and methodological topics. Challenges described included the content and standardisation of interventions, the impact of the people involved (staff and patients), the organisational context of implementation, the development of outcome measures, and evaluation. CONCLUSIONS: Our analysis of these papers suggests that more detailed reporting of information on outcomes, context and intervention is required for complex interventions. Future revisions to reporting guidelines for both primary and secondary research may need to take aspects of complexity into account to enhance their value to both researchers and users of research.
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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 | 0,283 | 0,624 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,119 | 0,106 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».