From trials to communities: implementation and scale-up of health behaviour interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To maximise their potential benefits to communities, effective health behaviour interventions need to be implemented, ideally 'at scale', and are often adapted as part of this. To inform future implementation and scale-up efforts, this study broadly sought to understand (i) how often health behaviour interventions are implemented in communities, (ii) the adaptations that occur; (iii) how frequency it occurred 'at scale'; and (iv) factors associated with 'scale-up'. METHODS: A cross-sectional survey was conducted of corresponding authors of trials (randomised or non-randomised) assessing the effects of preventive health behaviour interventions. Included studies of relevant Cochrane reviews served as a sampling frame. Participants were asked to report on the implementation and scale-up (defined as investment in large scale delivery by a (non)government organisation) of their intervention in the community following trial completion, adaptations made, and any research dissemination strategies employed. Information was extracted from published reports of the trial including assessments of effectiveness and risk of bias. RESULTS: Authors of 104 trials completed the survey. Almost half of the interventions were implemented following trial completion (taking on average 19 months), and 54% of those were adapted prior to doing so. The most common adaptations were adding intervention components, and adapting the intervention to fit within the local service setting. Scale-up occurred in 33% of all interventions. There were no significant associations between research trial characteristics such as intervention effectiveness, risk of bias, setting, involvement of end-user, and incidence of scale-up. However the number of research dissemination strategies was positively associated to the odds of an intervention being scaled-up (OR = 1.50; 95% CI: 1.19, 1.88; p < 0.001). CONCLUSIONS: Adaptation of implemented trials is often undertaken. Most health behaviour interventions are not implemented or scaled-up following trial completion. The use of a greater number of dissemination strategies may increase the likelihood of scaled up.
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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 | 0,778 | 0,885 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,022 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».