Protocol for process evaluation of ARTEMIS cluster randomised controlled trial: an intervention for management of depression and suicide among adolescents living in slums in India
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There are around 250 million adolescents (10-19 years) in India. The prevalence of mental health-related morbidity among adolescents in India is approximately 7.3%. Vulnerable subpopulations among adolescents such as those living in slum communities are particularly at risk due to poor living conditions, financial difficulty and limited access to support services. Adolescents' Resilience and Treatment nEeds for Mental Health in Indian Slums (ARTEMIS) is a cluster randomised controlled trial of an intervention that intends to improve the mental health of adolescents living in slum communities in India. The aim of this paper is to describe the process evaluation protocol for ARTEMIS trial. The process evaluation will help to explain the intervention outcomes and understand how and why the intervention worked or did not work. It will identify contextual factors, intervention barriers and facilitators and the adaptations required for optimising implementation. METHODS: Case study method will be used and the data will include a mix of quantitative metrics and qualitative data. The UK Medical Research Council's guidance on evaluating complex interventions, the Reach, Efficacy, Adoption, Implementation and Maintenance Framework and the Affordability, Practicability, Effectiveness and cost-effectiveness, Acceptability, Safety/Side Effects and, Equity criteria will be used to develop a conceptual framework and a priori codes for qualitative data analysis. Quantitative data will be analysed using descriptive statistics. Implementation fidelity will also be measured. DISCUSSION: The process evaluation will provide an understanding of outcomes and causal mechanisms that influenced any change in trial outcomes. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics Committee of the George Institute for Global Health India (project number 17/2020) and the Research Governance and Integrity Team, Imperial College, London (ICREC reference number: 22IC7718) have provided ethics approval. The Health Ministry's Screening Committee has approved to the study (ID 2020-9770). TRIAL REGISTRATION NUMBER: CTRI/2022/02/040307.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,143 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,142 | 0,031 |
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 ».