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Enregistrement W3013308129 · doi:10.1186/s13063-020-04235-z

An international, Delphi consensus study to identify priorities for methodological research in behavioral trials in health research

2020· article· en· W3013308129 sur OpenAlex
Molly Byrne, Jenny McSharry, Oonagh Meade, Kim Lavoie, Simon Bacon

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTrials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensConcordia UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthCanadian Institutes of Health ResearchIreland Canada University FoundationFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésPsychological interventionDelphi methodIntervention (counseling)MedicinePopulationBehavioural sciencesResearch designApplied psychologyThematic analysisBehavior changeDelphiPsychologyQualitative researchEnvironmental healthNursingSocial psychologyComputer sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Non-communicable chronic diseases are linked to behavioral risk factors (including smoking, poor diet and physical inactivity), so effective behavior change interventions are needed to improve population health. However, uptake and impact of these interventions is limited by methodological challenges. We aimed to identify and achieve consensus on priorities for methodological research in behavioral trials in health research among an international behavioral science community. METHODS: An international, Delphi consensus study was conducted. Fifteen core members of the International Behavioral Trials Network (IBTN) were invited to generate methodological items that they consider important. From these, the research team agreed a "long-list" of unique items. Two online surveys were administered to IBTN members (N = 306). Respondents rated the importance of items on a 9-point scale, and ranked their "top-five" priorities. In the second survey, respondents received feedback on others' responses, before rerating items and re-selecting their top five. RESULTS: Nine experts generated 144 items, which were condensed to a long-list of 33 items. The four most highly endorsed items, in both surveys 1 (n = 77) and 2 (n = 57), came from two thematic categories:"Intervention development" ("Specifying intervention components" and "Tailoring interventions to specific populations and contexts") and "Implementation" ("How to disseminate behavioral trial research findings to increase implementation" and "Methods for ensuring that behavioral interventions are implementable into practice and policy"). "Development of novel research designs to test behavioral interventions" also emerged as a highly ranked research priority. CONCLUSIONS: From a wide array of identified methodological issues, intervention development, implementation and novel research designs are key themes to drive the future behavioral trials' research agenda. Funding bodies should prioritize these issues in resource allocation.

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.

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)0,625
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,321
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6250,321
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,984
Tête enseignante GPT0,820
Écart entre enseignants0,164 · 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