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Enregistrement W2345521921 · doi:10.1186/s12874-016-0149-8

Complex intervention modelling should capture the dynamics of adaptation

2016· article· en· W2345521921 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquedemographic modeling and climate adaptation
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryAthabasca University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)Adaptation (eye)Computer scienceComplex adaptive systemManagement scienceRisk analysis (engineering)Property (philosophy)System dynamicsVariety (cybernetics)Process managementMedicinePsychologyArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Complexity has been linked to health interventions in two ways: first as a property of the intervention, and secondly as a property of the system into which the intervention is implemented. The former recognizes that interventions may consist of multiple components that act both independently and interdependently, making it difficult to identify the components or combinations of components (and their contexts) that are important mechanisms of change. The latter recognizes that interventions are implemented in complex adaptive systems comprised of intelligent agents who modify their behaviour (including any actions required to implement the intervention) in an effort to improve outcomes relative to their own perspective and objectives. Although an intervention may be intended to take a particular form, its implementation and impact within the system may deviate from its original intentions as a result of adaptation. Complexity highlights the challenge in developing interventions as effective health solutions. The UK Medical Research Council provides guidelines on the development and evaluation of complex interventions. While mathematical modelling is included in the guidelines, there is potential for mathematical modeling to play a greater role. DISCUSSION: The dynamic non-linear nature of complex adaptive systems makes mathematical modelling crucial. However, the tendency is for models of interventions to limit focus on the ecology of the system - the 'real-time' operation of the system and impacts of the intervention. These models are deficient by not modelling the way the system reacts to the intervention via agent adaptation. Complex intervention modelling needs to capture the consequences of adaptation through the inclusion of an evolutionary dynamic to describe the long-term emergent outcomes that result as agents respond to the ecological changes introduced by intervention in an effort to produce better outcomes for themselves. Mathematical approaches such as those found in economics in evolutionary game theory and mechanism design can inform the design and evaluation of health interventions. As an illustration, the introduction of a central screening clinic is modeled as an example of a health services delivery intervention. Complexity necessitates a greater role for mathematical models, especially those that capture the dynamics of human actions and interactions.

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.

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)0,108
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1080,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,890
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,271 · 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