A Realist Synthesis of Community-Based Interventions in Vector-Borne Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Randomized control trials have provided evidence that some community-based interventions (CBIs) work in vector-borne diseases (VBDs). Conversely, there is limited evidence on how well those CBIs succeed in producing specific outcomes in different contexts. To conduct a realist synthesis for knowledge translation on this topic, we examined the extent to which realist concepts (context, mechanisms, and outcomes) and their relationships are present in the existing literature on CBIs for VBDs. Articles on CBIs were identified from prior scoping reviews of health interventions for VBDs. Content of the articles was extracted verbatim if it referred either to realist concepts or CBI features. The number of articles and the average number of words extracted per category per CBI were quantified. Content of the articles was scrutinized to inductively gather qualitative evidence on the interactions between realist concepts. We reviewed 41 articles on 17 CBIs from 12 countries. The average number of words used for mechanisms was much lower than those used for outcomes and context (309,474, and 836, respectively). The average number of words used for mechanisms increased when a CBI was described in three or more articles. There were more extensive accounts on CBI features than on mechanisms. It was difficult to gather evidence on the interactions among realist concepts from the content of the articles. Scarce reporting on mechanisms in published articles limits conducting a realist synthesis of CBIs in VBDs. More transdisciplinary research that goes beyond the biomedical paradigm is needed to boost the development of intervention mechanisms in this field.
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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 | 0,219 | 0,452 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 ».