Population health intervention research: the place of theories
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An international workshop on population health intervention research (PHIR) was organized to foster exchanges between experts from different disciplines and different fields. This paper aims to summarize the discussions around some of the issues addressed: (1) the place of theories in PHIR, (2) why theories can be useful, and (3) how to choose and use the most relevant of them in evaluating PHIR. METHODS: The workshop included formal presentations by participants and moderated discussions. An oral synthesis was produced by a rapporteur to validate, through an expert consensus, the key points of the discussion and the recommendations. All discussions were recorded and have been fully transcribed. RESULTS: The following recommendations were generated through a consensus in the workshop discussions: (i) The evaluation of interventions, like their development, could be improved through better use of theory. (ii) The referenced theory and framework must be clarified. (iii) An intervention theory should be developed by a partnership of researchers and practitioners. (iv) More use of social theory is recommended. (v) Frameworks and a common language are helpful in selecting and communicating a theory. (vi) Better reporting of interventions and theories is needed. CONCLUSION: Theory-driven interventions and evaluations are key in PHIR as they facilitate the understanding of mechanisms of change. There are many challenges in developing the most appropriate theories for interventions and evaluations. With the wealth of information now being generated, this subject is of increasing importance at many levels, including for public health policy. It is, therefore, timely to consider how to build on the experiences of many different disciplines to enable the development of better theories and facilitate evidence-based decisions.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
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 | 0,258 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,128 |
| Communication savante | 0,035 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».