Protocol for a process evaluation of SCALA study – Intervention targeting scaling up of primary health care-based prevention and management of heavy drinking and comorbid depression in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the plan for a process evaluation of a quasi-experimental study testing the municipal level scale-up of primary health care-based measurement and brief advice programmes to reduce heavy drinking and comorbid depression in Colombia, Mexico, and Peru. The main aims of the evaluation are to assess the implementation of intervention components; mechanisms of impact that influenced the outcomes; and characteristics of the context that influenced implementation and outcomes. Based on this information, common drivers of successful outcomes will be identified. A range of data collection methods will be used: questionnaires; interviews; observations; logbooks; and document analysis. All participating providers will complete a pen-and-paper questionnaire at recruitment and two time points during the implementation period. Providers attending training will complete post-training questionnaires. Additionally, 1080 patients will be invited to self-complete a patient questionnaire. One-in-ten participating providers and fifteen other key stakeholders will participate in semi-structured interviews. Training sessions and community advisory board meetings will be observed by a neutral observer. Logbooks will be kept by local research teams to document events affecting the implementation. Project related documentation and other relevant reports describing the context will be examined.
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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 | 0,108 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,014 |
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 ».