The Use of Contribution Analysis in Evaluating Health Interventions: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Contribution Analysis (CA) is a promising theory-based evaluation approach for complex interventions, yet its application in health interventions remains largely unexplored. To bridge this gap, we conducted a scoping review to examine the extent of such applications and the methodologies, strengths, and limitations of this approach in health programming. Our comprehensive search strategy was developed and used in 15 databases to identify peer-reviewed articles from 1999 to 2023 that focused on using CA to evaluate health interventions. We then implemented rigorous double- and triple-screening processes for abstracts and full-text papers, respectively. Data were extracted and narratively summarized. Our review found seven relevant studies, which showed that CA has been employed in health promotion programs, health policies, and targeted health issues such as nutrition, cardiovascular disease, substance misuse, and suicide prevention. The studies identified strengths of using CA, including its flexible impact evaluation approach, capacity to inform decision-making, and potential to enhance understanding of health programs and policies. However, challenges such as how to determine suitable evidence levels and how to best manage resource intensity were also identified. The limited number of studies indicates that CA is still a novel approach, whereas the variation in the reporting of the studies suggests that this approach could benefit from more standardized methods and detailed stakeholder engagement strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,141 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».