Using collaborative logic analysis evaluation to test the program theory of an intensive interdisciplinary pain treatment for youth with pain‐related disability
Notice bibliographique
Résumé
Intensive interdisciplinary pain treatment (IIPT) involves multiple stakeholders. Mapping the program components to its anticipated outcomes (ie, its theory) can be difficult and requires stakeholder engagement. Evidence is lacking, however, on how best to engage them. Logic analysis, a theory-based evaluation, that tests the coherence of a program theory using scientific evidence and experiential knowledge may hold some promise. Its use is rare in pediatric pain interventions, and few methodological details are available. This article provides a description of a collaborative logic analysis methodology used to test the theoretical plausibility of an IIPT designed for youth with pain-related disability. A 3-step direct logic analysis process was used. A 13-member expert panel, composed of clinicians, teachers, managers, youth with pain-related disability, and their parents, were engaged in each step. First, a logic model was constructed through document analysis, expert panel surveys, and focus-group discussions. Then, a scoping review, focused on pediatric self-management, building self-efficacy, and fostering participation, helped create a conceptual framework. An examination of the logic model against the conceptual framework by the expert panel followed, and recommendations were formulated. Overall, the collaborative logic analysis process helped raiseawareness of clinicians' assumptions about the program causal mechanisms, identified program components most valued by youth and their parents, recognized the program features supported by scientific and experiential knowledge, detected gaps, and highlighted emerging trends. In addition to providing a consumer-focused program evaluation option, collaborative logic analysis methodology holds promise as a strategy to engage stakeholders and to translate pediatric pain rehabilitation evaluation research knowledge to key stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».