Optimizing Coaching During Web-Based Relationship Education for Low-Income Couples: Protocol for Precision Medicine Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In-person relationship education classes funded by the federal government tend to experience relatively high attrition rates and have only a limited effect on relationships. In contrast, low-income couples tend to report meaningful gains from web-based relationship education when provided with individualized coach contact. However, little is known about the method and intensity of practitioner contact that a couple requires to complete the web-based program and receive the intended benefit. OBJECTIVE: The aim of this study is to use within-group models to create an algorithm to assign future couples to different programs and levels of coach contact, identify the most powerful predictors of treatment adherence and gains in relationship satisfaction within 3 different levels of coaching, and examine the most powerful predictors of treatment adherence and gains in relationship satisfaction among the 3 levels of coach contact. METHODS: To accomplish these goals, this project intends to use data from a web-based Sequential Multiple Assignment Randomized Trial of the OurRelationship and web-based Prevention and Relationship Enhancement programs, in which the method and type of coach contact were randomly varied across 1248 couples (2496 individuals), with the hope of advancing theory in this area and generating accurate predictions. This study was funded by the US Department of Health and Human Services, Administration for Children and Families (grant number 90PD0309). RESULTS: Data collection from the Sequential Multiple Assignment Randomized Trial of the OurRelationship and web-based Prevention and Relationship Enhancement Program was completed in October of 2020. CONCLUSIONS: Some of the direct benefits of this study include benefits to social services program administrators, tailoring of more effective relationship education, and effective delivery of evidence- and web-based relationship health interventions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/33047.
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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 | 0,028 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,017 |
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 ».