An Evaluation of Strategies Used to Maximize Intervention Fidelity in a Randomized Controlled Trial of a Sexual Assault Resistance Program for University Women
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we describe and evaluate the strategies used to maximize intervention fidelity in a randomized controlled trial to examine the efficacy of a sexual assault resistance intervention. The EAAA program was based on the best available theory and evidence on how women can successfully resist sexual coercion from male acquaintances. Extensive protocols for hiring, training, and supervising facilitators were established a priori. Detailed intervention manuals were developed that clearly described program goals, learning objectives, core elements, troubleshooting tips, sections that must be delivered verbatim, adaptations that could be made if necessary, and the ideal and minimum dose. Program sessions were audio-recorded, and a subsample of recordings were scored for adherence to the manuals using detailed Intervention Fidelity Checklists (IFC) developed specifically for this research. The Gearing et al. (2011) Comprehensive Intervention Fidelity Guide (CFIG) was employed retrospectively to provide objectivity to our analysis and help identify what we did well and what we could have done better. The SARE (Sexual Assault Resistance Education) Trial received high scores (38 out of 44 (86%) from each of the first two authors on the CFIG, suggesting a high level of intervention fidelity. Although a potential for bias on the part of the two raters was an obvious limitation, as was our neglection to include measures of implementation receipt, which Gearing et al. (2011) recommended, our analysis underscores the utility in employing methods recommended to enhance intervention fidelity when developing and evaluating evidence-based interventions.
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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 | 0,274 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».