An international, Delphi consensus study to identify priorities for methodological research in behavioural trials: A study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective behaviour change interventions are needed to impact important health outcomes, including morbidity and mortality. However, the uptake and impact of behavioural interventions have been limited by methodological challenges. The International Behavioural Trials Network (IBTN) was established in 2013 to facilitate global improvement in methodological quality of behavioural trials. There has been no formal process, within the network or in the broader literature, to define the most important research priorities to achieve this aim. In this project, we will conduct an international, Delphi consensus study to identify and achieve consensus on priorities for methodological research in behavioural trials among IBTN members. Methods: Fifteen core members of IBTN, who are experts in the field of behavioural intervention research, will be invited to generate a list of all items they consider priority areas for methodological research in trials of behavioural interventions. The IBTN Research Prioritisation team (the authors) will review all items generated, removing duplicates and merging similar topics, and generate a ‘long-list’ of items. This long-list will be sent to the 15 IBTN core members for approval. We will then administer two online Delphi surveys to all IBTN members. In the first survey, respondents will be asked to rate the importance of each item on a nine-point scale and rank their top five priorities. In the second survey, respondents will receive feedback on others’ responses and a reminder of their own responses in survey 1, and will be asked to re-rate items and re-select their ‘top five’. Discussion: Findings from the project will be used to inform the research agenda of the IBTN and to make recommendations for future research.
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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 | 0,426 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,013 |
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 ».