Impact of Training and Municipal Support on Primary Health Care–Based Measurement of Alcohol Consumption in Three Latin American Countries: 5-Month Outcome Results of the Quasi-experimental Randomized SCALA Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to test the effects of providing municipal support and training to primary health care providers compared to both training alone and to care as usual on the proportion of adult patients having their alcohol consumption measured. METHODS: We undertook a quasi-experimental study reporting on a 5-month implementation period in 58 primary health care centres from municipal areas within Bogotá (Colombia), Mexico City (Mexico), and Lima (Peru). Within the municipal areas, units were randomized to four arms: (1) care as usual (control); (2) training alone; (3) training and municipal support, designed specifically for the study, using a less intensive clinical and training package; and (4) training and municipal support, designed specifically for the study, using a more intense clinical and training package. The primary outcome was the cumulative proportion of consulting adult patients out of the population registered within the centre whose alcohol consumption was measured (coverage). RESULTS: The combination of municipal support and training did not result in higher coverage than training alone (incidence rate ratio (IRR) = 1.0, 95% CI = 0.6 to 0.8). Training alone resulted in higher coverage than no training (IRR = 9.8, 95% CI = 4.1 to 24.7). Coverage did not differ by intensity of the clinical and training package (coefficient = 0.8, 95% CI 0.4 to 1.5). CONCLUSIONS: Training of providers is key to increasing coverage of alcohol measurement amongst primary health care patients. Although municipal support provided no added value, it is too early to conclude this finding, since full implementation was shortened due to COVID-19 restrictions. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials.gov ID: NCT03524599; Registered 15 May 2018; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03524599.
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 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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».