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Enregistrement W2802302644 · doi:10.3310/cihr-nihr-01

Taking account of context in population health intervention research: guidance for producers, users and funders of research

2018· report· en· W2802302644 sur OpenAlexafffundabout
Peter Craig, Erica Di Ruggiero, Katherine L. Frohlich, Eric Mykhalovskiy, Martin White, Rona Campbell, Steven Cummins, Nancy Edwards, Kate Hunt, Frank Kee, Charlotte Loppie, Laurence Moore, David Ogilvie, Mark Petticrew, Blake Poland, Valéry Ridde, Jeannie Shoveller, Sarah Viehbeck, Daniel Wight

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of VictoriaUniversity of OttawaUniversité de MontréalUniversity of British ColumbiaYork UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSchool for Public Health ResearchPublic Health Research ProgrammeEconomic and Social Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Diet and Activity ResearchFonds National de la Recherche LuxembourgNational Institute for Health and Care ResearchNational Institutes of HealthInternational Development Research CentreInstitut pour la Recherche en Santé PubliqueDepartment of Health and Social CareGovernment of the United KingdomScottish GovernmentBritish Heart FoundationWellcome TrustUniversity of SouthamptonUnited Kingdom Clinical Research CollaborationUniversity of CambridgeCancer Research UKInstitute of Population and Public HealthMedical Research CouncilLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)Equity (law)Affect (linguistics)Context (archaeology)PopulationPsychologyPublic relationsBusinessEnvironmental healthMedicinePolitical scienceNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population health intervention research (PHIR) seeks to develop and evaluate policies, programmes and other types of interventions that may affect population health and health equity. Such interventions are strongly influenced by context – taken to refer to any feature of the circumstances in which an intervention is conceived, developed, implemented and evaluated. Understanding how interventions relate to context is critical to understanding how they work; why they sometimes fail; whether they can be successfully adapted, scaled up or translated from one context to another; why their impacts vary; and how far effects observed in one context can be generalised to others. Concerns that context has been neglected in research to develop and evaluate population health interventions have been expressed for at least 20 years. Over this period, an increasingly comprehensive body of guidance has been developed to help with the design, conduct, reporting and appraisal of PHIR. References to context have become more frequent in recent years, as interest has grown in complex and upstream interventions, systems thinking and realist approaches to evaluation, but there remains a lack of systematic guidance for producers, users and funders of PHIR on how context should be taken into account. This document draws together recent thinking and practical experience of addressing context within PHIR. It provides a broad, working definition of context and explains why and how context is important to PHIR. It identifies the dimensions of context that are likely to shape how interventions are conceptualised, the impacts that they have and how they can be implemented, translated and scaled up. It suggests how context should be taken into account throughout the PHIR process, from priority setting and intervention development to the design and conduct of evaluations and reporting, synthesis and knowledge exchange. It concludes by summarising the key messages for producers, users and funders of PHIR and suggesting priorities for future research. The document is meant to be used alongside existing guidance for the development, evaluation and reporting of population health interventions. We expect the guidance to evolve over time, as practice changes in the light of the guidance and experience accumulates on useful approaches. The work was funded by the Canadian Institutes of Health Research (www.cihr-irsc.gc.ca) – Institute of Population and Public Health (CIHR-IPPH) and the UK National Institute for Health Research (NIHR).

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)0,538
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,696
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5380,696
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,013
Bibliométrie0,0140,018
Études des sciences et des technologies0,0110,031
Communication savante0,0370,059
Science ouverte0,0200,028
Intégrité de la recherche0,0460,055
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,015

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 Opus0,551
Tête enseignante GPT0,605
Écart entre enseignants0,055 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreAutre

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

En bref

Citations384
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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