Effectiveness of Nurse-Family Partnership on child outcomes by patterns of program intensity: Secondary evidence from a randomized controlled trial (British Columbia Healthy Connections Project)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurse-Family Partnership's (NFP's) effectiveness at improving child outcomes is likely influenced by patterns of program provision and engagement, or 'intensity'. OBJECTIVE: To investigate program effectiveness by patterns of intensity. PARTICIPANTS AND SETTING: We analyzed secondary data from the Canadian NFP randomized controlled trial (RCT) involving 739 maternal participants and their 737 children in British Columbia. METHODS: Participants were randomly allocated 1:1 to NFP and existing services (n = 368) or existing services (n = 371). We collected data on child injuries, language, cognition and problem behavior (mental health) at age two years (by November 2019). We estimated principal causal effects (PCE) using propensity score (PS) methods. RESULTS: We identified three NFP intensity patterns: Low (median [Mdn] 14 visits), Partial (Mdn 52) and Sustained (Mdn 83). For NFP participants, we found statistically-significant differences in group mean scores (mean M [SD]): for Sustained on observed language (NFP 94.55 [16.71] versus PS-matched controls 89.97 [16.76]; PCE = 5.8, 95 % CI 0.57, 11.03, p = 0.030) and problem behavior (NFP 51.33 [9.04] versus PS-matched controls 56.43 [9.38]; PCE = -5.10, 95 % CI -8.27, -1.93, p = 0.002); and for Partial on maternal-reported language (NFP 313.43 [200.36]) versus PS-matched controls (255.99 [183.56]; PCE = 65.05, 95 % CI 24.09, 106.00, p = 0.013). CONCLUSIONS: Delivering NFP as intended, with sustained intensity, led to greater benefits regarding child language and problem behavior (mental health) but not cognition or injuries by age two years. These complementary analyses provide crucial information, beyond standard RCT analyses, on NFP's effectiveness in this Canadian cohort. Our results highlight the importance of ensuring full NFP intensity to maximize program benefits for children.
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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».