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Enregistrement W2192978482 · doi:10.1136/ebmed-2015-110342

Improving reporting and utility of evaluations of complex interventions

2015· editorial· en· W2192978482 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Medicine · 2015
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionComputer sciencePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global healthcare systems are buckling under the increasing burden of chronic disease and multimorbidity.1 Research into the efficacy of interventions to address chronic disease are needed. These potential solutions often include consideration of questions of complex, non-drug interventions such as processes of care, diet, exercise and behavioural interventions; areas with a deficit of study.2 Unfortunately, knowledge creation and dissemination is insufficient to affect behaviour, practice and policy change within diverse healthcare contexts.3 ,4 There is a need to study in situ—in multiple contexts—the impact of interventions. However, there have been concerns with the current reporting and quality of studies in these areas.2 ,5 In the design of studies on real-world interventions, researchers must move beyond unidirectional models of behaviour change and instead look to engaging evidence users, patients and clinicians, in: identifying questions and interventions of interest,6 and planning and executing the study to ensure that the implementation efforts are context appropriate.7–9 Co-creation in this way will increase the likelihood that the problems identified, and the solutions, resonate with the patients and clinicians; increasing the likelihood that there will be strong participant engagement and effort to implement and sustain the clinical change.8 ,9 From a researcher perspective there are significant challenges to undertaking work in this way. Non-medication interventions are of keen interest to patients and clinicians,6 but it is methodologically much easier to design a trial to evaluate a regulated intervention (medication, device and procedure), than it is to design and evaluate an assessment of non-regulated interventions (ie, service delivery, behavioural interventions, physical therapies).6 The significant up front engagement work of this approach is time consuming, challenging to achieve in research funding cycles, and high-risk because it requires contextual stability from real-world clinical care organisations to maintain …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Éditorial
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Éditorial
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,414
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,414
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,889
Tête enseignante GPT0,750
Écart entre enseignants0,139 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle