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Enregistrement W3014346384 · doi:10.1186/s12874-020-00955-7

When piloting health services interventions, what predicts real world behaviours? A systematic concept mapping review

2020· review· en· W3014346384 sur OpenAlexafffund
Tavis Hayes, Natasha Hudek, Ian D. Graham, Doug Coyle

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsycINFOMEDLINEScopusSystematic reviewPsychological interventionData extractionComputer scienceData collectionApplied psychologyData scienceMedicinePsychologyNursingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Modeling studies to inform the design of complex health services interventions often involves elements that differ from the intervention's ultimate real-world use. These "hypothetical" elements include pilot participants, materials, and settings. Understanding the conditions under which studies with "hypothetical" elements can yield valid results would greatly help advance health services research. Our objectives are: 1) to conduct a systematic review of the literature to identify factors affecting the relationship between hypothetical decisions and real-world behaviours, and 2) to summarise and organize these factors into a preliminary framework. METHODS: We conducted an electronic database search using PsycINFO and Medline on November 30th, 2015, updated March 7th, 2019. We also conducted a supplemental snowball search on December 9th 2015 and a reverse citation search using Scopus and Web of Science. Studies were eligible to be included in this review if they clearly addressed the consistency between some type of hypothetical decision and a corresponding real decision or behaviour. Two reviewers extracted data using a standardized data collection form developed through an iterative consensus-based process. We extracted basic study information and data about each study's research area, design, and research question. Quotations from the articles were extracted and summarized into standardized factor statements. RESULTS: Of the 2444 articles that were screened, 68 articles were included in the review. The articles identified 27 factors that we grouped into 4 categories: decision maker factors, cognitive factors, task factors, and matching factors. CONCLUSIONS: We have summarized a large number of factors that may be relevant when considering whether hypothetical health services pilot work can be expected to yield results that are consistent with real-world behaviours. Our descriptive framework can serve as the basis for organizing future work exploring which factors are most relevant when seeking to develop complex health services interventions.

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 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)0,257
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,187
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2570,187
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,967
Tête enseignante GPT0,814
Écart entre enseignants0,153 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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