Using theory of change to design and evaluate public health interventions: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the increasing popularity of the theory of change (ToC) approach, little is known about the extent to which ToC has been used in the design and evaluation of public health interventions. This review aims to determine how ToCs have been developed and used in the development and evaluation of public health interventions globally. METHODS: We searched for papers reporting the use of "theory of change" in the development or evaluation of public health interventions in databases of peer-reviewed journal articles such as Scopus, Pubmed, PsychInfo, grey literature databases, Google and websites of development funders. We included papers of any date, language or study design. Both abstracts and full text papers were double screened. Data were extracted and narratively and quantitatively summarised. RESULTS: A total of 62 papers were included in the review. Forty-nine (79 %) described the development of ToC, 18 (29 %) described the use of ToC in the development of the intervention and 49 (79 %) described the use of ToC in the evaluation of the intervention. Although a large number of papers were included in the review, their descriptions of the ToC development and use in intervention design and evaluation lacked detail. CONCLUSIONS: The use of the ToC approach is widespread in the public health literature. Clear reporting of the ToC process and outputs is important to strengthen the body of literature on practical application of ToC in order to develop our understanding of the benefits and advantages of using ToC. We also propose a checklist for reporting on the use of ToC to ensure transparent reporting and recommend that our checklist is used and refined by authors reporting the ToC approach.
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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 | 0,216 | 0,412 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».