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Enregistrement W2608508808 · doi:10.1186/s12874-017-0349-x

Assessing the complexity of interventions within systematic reviews: development, content and use of a new tool (iCAT_SR)

2017· article· en· W2608508808 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

RevueBMC Medical Research Methodology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensCochraneOttawa HospitalInstitute of Population and Public HealthBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSouth African Medical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPsychological interventionSystematic reviewIntervention (counseling)Flexibility (engineering)Computer scienceManagement sciencePsychologyMEDLINEMedicineNursingMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health interventions fall along a spectrum from simple to more complex. There is wide interest in methods for reviewing 'complex interventions', but few transparent approaches for assessing intervention complexity in systematic reviews. Such assessments may assist review authors in, for example, systematically describing interventions and developing logic models. This paper describes the development and application of the intervention Complexity Assessment Tool for Systematic Reviews (iCAT_SR), a new tool to assess and categorise levels of intervention complexity in systematic reviews. METHODS: We developed the iCAT_SR by adapting and extending an existing complexity assessment tool for randomized trials. We undertook this adaptation using a consensus approach in which possible complexity dimensions were circulated for feedback to a panel of methodologists with expertise in complex interventions and systematic reviews. Based on these inputs, we developed a draft version of the tool. We then invited a second round of feedback from the panel and a wider group of systematic reviewers. This informed further refinement of the tool. RESULTS: The tool comprises ten dimensions: (1) the number of active components in the intervention; (2) the number of behaviours of recipients to which the intervention is directed; (3) the range and number of organizational levels targeted by the intervention; (4) the degree of tailoring intended or flexibility permitted across sites or individuals in applying or implementing the intervention; (5) the level of skill required by those delivering the intervention; (6) the level of skill required by those receiving the intervention; (7) the degree of interaction between intervention components; (8) the degree to which the effects of the intervention are context dependent; (9) the degree to which the effects of the interventions are changed by recipient or provider factors; (10) and the nature of the causal pathway between intervention and outcome. Dimensions 1-6 are considered 'core' dimensions. Dimensions 7-10 are optional and may not be useful for all interventions. CONCLUSIONS: The iCAT_SR tool facilitates more in-depth, systematic assessment of the complexity of interventions in systematic reviews and can assist in undertaking reviews and interpreting review findings. Further testing of the tool is now needed.

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)0,186
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,713
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1860,713
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,997
Tête enseignante GPT0,851
Écart entre enseignants0,146 · 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