Stretching the Scope of Behavioral Interventions: Proceedings of the 4th International Behavioural Trials Network Hybrid Meeting
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 3 years, the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has shined a major spotlight on the role of health behaviors in the management of the spread of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus [1, 2]. In spite of the desperate need for innovative and adaptive behavioral interventions to better engage individuals in actions such as getting vaccinated, wearing a mask, physically distancing, etc [2, 3], only 0.007% of worldwide COVID-19 trials were dedicated to behavioral research [4]. Beyond the pandemic, we know that health risk behaviors, such as medication non-adherence, physical inactivity, consumption of a poor quality diet, and smoking, underpin virtually all non-communicable chronic diseases (NCDs) [5, 6]. Though there have been a number of behavioral intervention success stories over the last several decades, there is still limited uptake of health behavior interventions in the community and clinical practice. The mission of the International Behavioural Trials Network (IBTN [7], www.IBTNetwork.org) is to foster global improvement in the quality of behavioral interventions and in trial implementation. This is done through the sharing of existing recommendations, tools, and methodologies on behavioral trials and intervention development. The members of the IBTN met for their 4th international conference, which was held using a hybrid format between May 19 and 21, 2022 in Montreal, Canada. The meeting was attended by more than 230 researchers, clinicians, public health and implementation specialists, trainees, and other end-users from 28 countries, spanning 6 continents, and featured 9 plenary presentations, 3 achievement awards presentations, 6 early career investigator presentations, 7 workshops, given by an outstanding faculty (https://www.ibtnetwork.org/conference/2022-conference-program/), and 42 abstracts (see supplement). Here we summarize the proceedings of the plenary sessions and discuss key challenges that were raised for the field as it moves forward.
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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 | 0,230 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 ».