Self-management interventions for skin care in people with a spinal cord injury: part 2—a systematic review of use of theory and quality of intervention reporting
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Systematic review. OBJECTIVES: To examine use of theory and quality of reporting in skin care self-management interventions for people with SCI. SETTING: International. METHODS: The Theory Coding Scheme (TCS) and the Template for Intervention Description and Replication (TIDieR) checklist were applied by two independent researchers to 17 interventions identified in a systematic review of self-management interventions for skin care in people with SCI. RESULTS: Six (35%) of the 17 interventions reviewed were reported to have a theoretical basis. Theories used included three of the most commonly featured in health behavior research (the Health Belief Model, Social Cognitive Theory, and the Transtheoretical Model). In these six interventions, theory was used to design content but not to select participants or tailor strategies. None of the interventions were used to test theories in the SCI population, or to propose theoretical refinements. Reporting quality was found to vary by TIDieR item, with 6-100% of interventions including recommended information. Information on two intervention fidelity items was missing in 53 and 82% of descriptions. CONCLUSIONS: Use of theory and reporting quality in SCI self-management research remains suboptimal, potentially slowing down advancements in this area of research. Rehabilitation researchers should direct their efforts toward improving these practices to help build a science of SCI self-management that is cumulative and reproducible by clinicians, scientists, and policy makers. SPONSORSHIP: This work was funded through a postdoctoral fellowship awarded to the first author by the Rick Hansen Institute.
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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 | 0,094 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».