Is it premature to formulate recommendations for policy and practice, based on culture and health research? A robust critique of the CultureForHealth (2022) report
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Arts and health practice and research has expanded rapidly since the turn of the millennium. A World Health Organization scoping review of a large body of evidence claims positive health benefits from arts participation and makes recommendations for policy and implementation of arts for health initiatives. A more recent scoping review (CultureForHealth) also claims that current evidence is sufficient to form recommendations for policy and practice. However, scoping reviews of arts and health research-without critical appraisal of included studies-do not provide a sound basis for recommendations on the wider implantation of healthcare interventions. Methods: We performed a detailed assessment of 18 Randomised Controlled Trials (RCTs) on arts-based interventions included in Section 1 of the CultureForHealth report using the Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Tool for RCTs (2023). Results: The 18 RCTs included demonstrated considerable risks of bias regarding internal and statistical conclusion validity. Moreover, the trials are substantially heterogeneous with respect to settings, health-issues, interventions, and outcomes, which limits their external validity, reliability, and generalisability. Conclusions: The absence of a critical appraisal of studies included in the CultureForHealth report leads to an overinterpretation and overstatement of the health outcomes of arts-based interventions. As such, the CultureForHealth review is not a suitable foundation for policy recommendations, nor for formulating guidance on implementation of arts-based interventions for health.
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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 | 0,580 | 0,829 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,043 |
| Communication savante | 0,025 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,057 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».