Influence of preferences in intervention research: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Accounting for treatment preferences is beneficial in practice, it increases adherence to treatment and improves health outcomes. The randomized controlled trial (RCT) is considered the most robust in generating valid evidence on effectiveness, yet it ignores participants’ preferences for treatment. This scoping review addressed three questions: 1) How are treatment preferences conceptualized in intervention research? 2) To what extent do treatment preferences affect participants’ enrollment in trials, withdrawal from the study, adherence to treatment, and outcomes? And 3) What designs are used to account for treatment preferences in intervention evaluation research? Methods: The first five steps of the scoping review methodology framework were applied: 1) identifying the research questions; 2) searching the literature; 3) selecting articles; 4) charting data; and 5) summarizing findings. Results: Treatment preferences refer to choice treatment; they are shaped by participants’ beliefs and appraisal of the interventions. Evidence from reviews and primary studies indicated that offering participants the opportunity to choose and receive the preferred treatment enhances enrollment and reduces withdrawal in trials; however, the evidence regarding the influence of treatment preferences on adherence to treatment and improvement in outcomes is inconclusive. Designs that account for treatment preferences include: RCT, RCT with a comprehensive cohort, partially randomized preference trial, and two-stage partially randomized trial. Conclusion: The pattern of results may be attributed to the methods for assessing treatment preferences. A systematic method for assessing preferences is recommended.
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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 | 0,162 | 0,422 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».