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Enregistrement W2767928591 · doi:10.12968/bjca.2017.12.11.532

An alternative to RCTs in the case of sample heterogeneity

2017· article· en· W2767928591 sur OpenAlexaff
Suzanne Fredericks, Jennifer Lapum, Julia Policelli

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Cardiac Nursing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionRandomized controlled trialLife expectancyPopulationQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)Gold standard (test)Promotion (chess)Sample (material)Health promotionHeart diseaseGerontologyPhysical therapyEnvironmental healthNursingPublic healthSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the population living with congenital heart disease ages, health promotion interventions have become more important. The uptake and maintenance of health-promoting behaviours and social support for the congenital heart disease population not only have the potential to extend a person's life expectancy, but also enhance quality of life and overall health and wellbeing. Using a gold-standard approach, such as a randomised controlled trial (RCT), to evaluate the effectiveness of such an intervention does not address heterogeneity among individuals, while the results obtained from RCTs tend to not be generalised to the larger population of interest. The Reach, Efficacy, Adoption, Implementation, and Maintenance (RE-AIM) framework provides an alternative evaluative approach to examining the effectiveness of online gaming interventions, and has the capacity to address the unique needs of the congenital heart disease population.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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