An Evaluation of Strategies Used to Maximize Intervention Fidelity in a Randomized Controlled Trial of a Sexual Assault Resistance Program for University Women
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,026 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle