Evaluating the implementation of community engagement guidelines (EVALUA GPS project): a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The EVALUA GPS project aims to evaluate the impact of the implementation of the National Institute for Health Care and Excellence (NICE) guideline 'Community engagement: improving health and well-being and reducing health inequalities' adapted to the Spanish context. METHODS AND ANALYSIS: Phase I: A tool will be designed to evaluate the impact of implementing the recommendations of the adapted NICE guideline. The tool will be developed through a review of the literature on implementation of public health guidelines between 2000 and 2021 and an expert's panel consensus. PHASE II: The developed tool will be implemented in 16 community-based programmes, acting as intervention sites, and 4 controls through a quasi-experimental pre-post study. Phase III: A final online web tool, based on all previously collected information, will be developed to support the implementation of the adapted NICE guidelines recommendations in other contexts and programmes. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Data will be collected through surveys and semistructured interviews. Quantitative and qualitative data will be analysed to identify implementation scenarios, changes in community engagement approaches, and barriers and facilitators to the implementation of the recommendations. All this information will be further synthesised to develop the online tool. ETHICS AND DISSEMINATION: The proposed research has been approved by the Clinical Research Ethics Committee of Aragon. Results will be presented at national and international conferences and published in peer-reviewed open access journals. The interactive online tool (phase III) will include examples of its application from the fieldwork.
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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 | 0,145 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,014 |
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 ».