Addressing fidelity within complex health behaviour change interventions: A protocol of a scoping review of intervention fidelity frameworks and models.
Notice bibliographique
Résumé
Intervention fidelity is crucial to facilitate accurate interpretation of research outcomes, but has been inadequately addressed within complex health behaviour change interventions. Recent research has highlighted a need for practical guidance to improve understanding and use of existing fidelity frameworks and models within complex health behaviour change intervention research. The aim of this paper is to present a protocol for a scoping review of existing intervention fidelity frameworks and models. In accordance with scoping review guidelines, the following stages will be conducted: (1) identifying the research question, (2) identifying potentially relevant studies of fidelity frameworks and models, (3) study screening and selection, (4) charting and extracting data from identified frameworks and models, (5) collating, summarising and reporting the results and (6) consultation with stakeholders. Two reviewers will independently conduct the screening and extraction stages. Identified frameworks will be collated, summarized and categorized iteratively by one reviewer in consultation with the review team. The findings of this review will provide a useful resource by identifying and comparing existing fidelity frameworks and models. It is intended that increased clarity and understanding in this area will facilitate the appropriate selection and application of fidelity frameworks for complex health behaviour change interventions, inform areas for future research, and ultimately contribute towards improving how intervention fidelity is addressed in this area.
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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 | 0,310 | 0,367 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,021 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».