Building on existing tools to improve chronic disease prevention and screening in public health: a cluster randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The BETTER (Building on Existing Tools to Improve Chronic Disease Prevention and Screening in Primary Care) intervention was designed to integrate the approach to chronic disease prevention and screening in primary care and demonstrated effective in a previous randomized trial. METHODS: We tested the effectiveness of the BETTER HEALTH intervention, a public health adaptation of BETTER, at improving participation in chronic disease prevention and screening actions for residents of low-income neighbourhoods in a cluster randomized trial, with ten low-income neighbourhoods in Durham Region Ontario randomized to immediate intervention vs. wait-list. The unit of analysis was the individual, and eligible participants were adults age 40-64 years residing in the neighbourhoods. Public health nurses trained as "prevention practitioners" held one prevention-focused visit with each participant. They provided participants with a tailored prevention prescription and supported them to set health-related goals. The primary outcome was a composite index: the number of evidence-based actions achieved at six months as a proportion of those for which participants were eligible at baseline. RESULTS: Of 126 participants (60 in immediate arm; 66 in wait-list arm), 125 were included in analyses (1 participant withdrew consent). In both arms, participants were eligible for a mean of 8.6 actions at baseline. At follow-up, participants in the immediate intervention arm met 64.5% of actions for which they were eligible versus 42.1% in the wait-list arm (rate ratio 1.53 [95% confidence interval 1.22-1.84]). CONCLUSION: Public health nurses using the BETTER HEALTH intervention led to a higher proportion of identified evidence-based prevention and screening actions achieved at six months for people living with socioeconomic disadvantage. TRIAL REGISTRATION: NCT03052959 , registered February 10, 2017.
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 | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».