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Enregistrement W2760774672 · doi:10.1186/s12889-017-4797-3

BETTER HEALTH: Durham -- protocol for a cluster randomized trial of BETTER in community and public health settings

2017· article· en· W2760774672 sur OpenAlexafffundabout
Lawrence Paszat, Rinku Sutradhar, Mary Ann O’Brien, Aïsha Lofters, Andrew D. Pinto, Peter Selby, Nancy N. Baxter, Peter Donnelly, R. Elliott, Richard H. Glazier, Robert Kyle, Donna Manca, Mary-Anne Pietrusiak, Linda Rabeneck, Nicolette Sopcak, Jill Tinmouth, Becky Wall, Eva Grunfeld

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensCancer Care OntarioUniversity of AlbertaCentre for Addiction and Mental HealthGrey Nuns Community HospitalSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreRegional Municipality of DurhamUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésMedicineBiostatisticsPublic healthCluster randomised controlled trialRandomized controlled trialFamily medicineIntervention (counseling)Protocol (science)Focus groupCommunity healthEnvironmental healthGerontologyNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Building on Existing Tools to Improve Chronic Disease Prevention and Screening (BETTER) cluster randomized trial in primary care settings demonstrated a 30% improvement in adherence to evidence-based Chronic Disease Prevention and Screening (CDPS) activities. CDPS activities included healthy activities, lifestyle modifications, and screening tests. We present a protocol for the adaptation of BETTER to a public health setting, and testing the adaptation in a cluster randomized trial (BETTER HEALTH: Durham) among low income neighbourhoods in Durham Region, Ontario (Canada). METHODS: The BETTER intervention consists of a personalized prevention visit between a participant and a prevention practitioner, which is focused on the participant's eligible CDPS activities, and uses Brief Action Planning, to empower the participant to set achievable short-term goals. BETTER HEALTH: Durham aims to establish that the BETTER intervention can be adapted and proven effective among 40-64 year old residents of low income areas when provided in the community by public health nurses trained as prevention practitioners. Focus groups and key informant interviews among stakeholders and eligible residents of low income areas will inform the adaptation, along with feedback from the trial's Community Advisory Committee. We have created a sampling frame of 16 clusters composed of census dissemination areas in the lowest urban quintile of median household income, and will sample 10 clusters to be randomly allocated to immediate intervention or six month wait list control. Accounting for the clustered design effect, the trial will have 80% power to detect an absolute 30% difference in the primary outcome, a composite score of completed eligible CDPS actions six months after enrollment. The prevention practitioner will attempt to link participants without a primary care provider (PCP) to a local PCP. The implementation of BETTER HEALTH: Durham will be evaluated by focus groups and key informant interviews. DISCUSSION: The effectiveness of BETTER HEALTH: Durham will be tested for delivery in low income neighbourhoods by a public health department. TRIAL REGISTRATION: NCT03052959, registered February 10, 2017.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1690,023

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,293 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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