Incentivizing health care behaviors in emerging adults: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: For emerging adults with chronic medical diseases, the transition from pediatric to adult health care is often a time of great upheaval, commonly associated with unhealthy self-management choices, loss to follow-up, and adverse outcomes. We conducted a systematic review to examine the use of incentive strategies to promote positive health-related behaviors in young adults with chronic medical diseases. METHODS: The Medline, CINAHL, Embase, PsycInfo, and Cochrane databases were searched through June 2014. Studies of any design where an incentive was used to achieve a target behavior or outcome in a pediatric or emerging adult population (age <30 years) with chronic medical conditions including addictions, were included. RESULTS: A total of 26 studies comprising 10,880 patients met our inclusion criteria after screening 10,305 abstracts and 301 full-text articles. Of these studies, 20 examined the effects of behavioral incentives on cigarette smoking or substance abuse, including alcohol; four studies explored behavioral incentives in the setting of HIV or sexual health; and two articles studied individuals with other chronic medical conditions. Seventeen articles reported a statistically significant benefit of the behavioral incentive on one or more outcomes, although only half reported follow-up after the incentive period was terminated. CONCLUSION: While the majority of studies reported positive outcomes, these studies focused on promoting the cessation of adverse behaviors rather than promoting positive behaviors. In addition, conclusions were limited by the high risk of bias present in the majority of studies, as well as lack of follow-up after the incentive period. Whether behavioral incentives facilitate the adoption of positive health choices in this population remains to be determined.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».