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Enregistrement W4403825549 · doi:10.1093/eurpub/ckae144.271

5.A. Scientific session: From theory to action - Applying the Medical Research Council framework on complex interventions

2024· article· en· W4403825549 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Psychological interventionAction researchAction (physics)Medical researchPsychologyPolitical scienceManagement scienceEngineering ethicsMedical educationComputer scienceMedicineEngineeringMathematics educationPsychiatryWorld Wide WebPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The reasons for the workshop: Globally, public health problems such as obesity, poor mental health, and social inequality in health are on the rise. Tackling these significant challenges requires well-designed complex interventions. Interventions rarely follow linear sequences from intervention design toward large-scale implementation. Rather, they take non-linear trajectories by constantly adapting the intervention design according to the context. This thinking is outlined in the British Medical Research Council’s (MRC) 2021 framework for developing and evaluating complex interventions. This workshop encompasses four case projects, each corresponding to one of the four phases in the framework: i) development, ii) feasibility, iii) implementation, and iv) evaluation. However, recognising the deliberately generic nature of this framework, our workshop also encompasses co-creation, process evaluation, and implementation theories and methodology. Combining these methodologies presents challenges that necessitate clear argumentation and critical reflection. In this workshop, we will share the challenges encountered when applying the MRC 2021 framework and hopefully inspire future innovative opportunities in intervention research. Specifically, this workshop aims to: i) exchange challenges from intervention research methods and theories drawing on presenters’ experiences across four public health case projects. Presenters will critically reflect on the key concepts from the MRC framework including context, programme theory, engagement of stakeholders, uncertainties, and refinement of interventions. ii) discuss opportunities for future complex intervention research and outline best practices for using the MRC 2021 framework for complex interventions. The added value of organising the workshop: The audience attending this workshop will reflect on multiple on-the-ground experiences of applying methodology and principles from the MRC 2021 framework as well as methods and theories relevant to intervention research: co-creation, qualitative (e.g., ethnography, interviews) and quantitative (e.g. experimental, observational) methods applied to all core phases of complex interventions. At the end of the workshop, the audience will be invited to participate in an open, plenary discussion facilitated by the workshop’s chairs: two international experts on complex interventions, Reader Rhiannon Evans and Prof. Helle Terkildsen Maindal. The experts will encourage the presenters and audience to reflect critically on the case projects and ways forward for complex intervention research. Coherence between the presentations in relation to the workshop topic: The four case projects are guided by the MRC 2021 framework for complex interventions and involve public health interventions at the individual, interpersonal, and structural levels in Denmark and Canada. Key messages • Tackling public health challenges demands innovative and well-designed complex interventions combining research traditions, principles from health promotion, and cutting-edge best-practice frameworks. • The symposium will create a platform for cross-disciplinary knowledge exchange through case projects and expert-led joint discussions on how to apply the MRC 2021 framework for complex interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,182
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1820,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,021
Communication savante0,0240,019
Science ouverte0,0080,017
Intégrité de la recherche0,0180,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,008

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.

Tête enseignante Opus0,826
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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