The design of behavioural interventions labelled as patient‐mediated: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patient-mediated interventions (PMIs) directed at patients and/or physicians improve patient or provider behaviour and patient outcomes. However, what constitutes a PMI is not clear. This study described interventions explicitly labelled as "patient-mediated" in primary research. METHODS: MEDLINE, EMBASE, Allied and Complementary Medicine, PsychINFO, HealthSTAR, Social Work Abstracts, CINAHL and Cochrane Library were searched from inception on 1 January 2017 for English language studies that developed or evaluated behavioural interventions referred to as "patient-mediated" or "patient mediated" in the full text. Screening and data extraction were independently duplicated. Data were extracted and summarized on study and intervention characteristics. Interventions were categorized as 1 of 4 PMI pathways. RESULTS: Eight studies (4 randomized controlled trials, 1 observational study and 3 qualitative studies) were included. No studies explicitly defined PMI, and few PMIs were described in terms of content and format. Although 3 studies employed physician interventions, only patient interventions were considered PMIs. One study achieved positive improvement in patient behaviour. CONCLUSIONS: Research is needed to generate consensus on the PMI concept, employ theory when designing or evaluating PMIs, establish the effectiveness of different types of PMIs, and understand when and how to employ PMIs alone or combined with other interventions.
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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 | 0,049 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».