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Enregistrement W7009605895

Évaluation de la fidélité des interventions en santé publique dans le cadre des essais randomisés en grappes dans les pays du Sud : revue systématique et étude de cas

2021· dissertation· fr· W7009605895 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychological interventionPhysical activityContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La santé publique fondée sur des données probantes doit être basée sur les meilleures preuves disponibles pour prendre des décisions éclairées, afin de mettre en place des interventions dirigées vers le maintien et l’amélioration de la santé, ainsi que vers le bien-être de toute la population. Les essais contrôlés randomisés (ECR) sont souvent utilisés en recherche clinique pour tester les effets d’un médicament, d’une thérapie ou d’une intervention sur un groupe expérimental qui bénéficiera de l’intervention, en le comparant à un groupe contrôle qui recevra un placebo ou aucun traitement. Bien que le débat persiste, les essais randomisés constituent une source importante et, apparemment, de haute qualité pour évaluer l’efficacité des interventions en santé. Dû à de multiples facteurs, les essais randomisés en grappes (ERG) sont largement utilisés pour évaluer la prestation des services de santé et des interventions en santé publique. Dans ce type d’essai, ce ne sont plus des individus qui sont randomisés, mais des groupes d’individus tels que les familles, les médecins, les villages qui vont recevoir l’intervention. Ces interventions peuvent varier pendant la mise en œuvre en raison de divers facteurs liés à la conception de l’intervention, aux participants, aux intervenants ainsi qu’aux facteurs du contexte qui influencent les résultats. Ces facteurs doivent être pris en compte au moment de l’évaluation, et avant la réplication dans d’autres contextes. L’évaluation de la fidélité de la mise en œuvre, outil clé de l’évaluation du processus et élément essentiel du processus de mise à l’échelle, vise à mesurer le degré selon lequel une intervention a été implantée telle que conçue par les concepteurs. Cette thèse a comme objectif principal examiner la fidélité de la mise en œuvre des interventions en santé publique dans le cadre des essais randomisés en grappes, pour savoir si les interventions mises en place sous un modèle contrôlé doivent prendre en compte ce type d’évaluation pour renforcer ces résultats et faciliter leur réplication à grande échelle. Cette thèse comporte deux volets : une revue systématique et une étude de cas unique à trois unités d’analyse selon une approche mixte concomitante. Le premier article évalue la pratique de la fidélité de la mise en œuvre des interventions en santé publique dans le cadre des essais randomisés en grappes des études publiées qui ont été identifiées et incluses dans la révision systématique. La révision systématique met en lumière que les interventions mises en place sous ce modèle ne tiennent pas compte de cette évaluation de façon systématique, que la façon de la faire est très hétérogène, et que l’évaluation n’est pas bien documentée. Les deuxième et troisième articles sont les résultats de recherche de l’évaluation d’une intervention, à travers une étude de cas comme méthode de recherche, qui a été menée, dans un premier temps, pour examiner la plausibilité de la théorie de l’intervention, et, dans un deuxième temps, pour évaluer leur fidélité de la mise en œuvre et leur acceptabilité auprès des participants dans le but de l’améliorer, si nécessaire, avant sa mise en place à grande échelle. L’évaluation de l’intervention met en lumière plusieurs aspects. D’abord, la théorie sous-jacente et le modèle de l’intervention évaluée sont bien conçus pour parvenir aux résultats visés. L’évaluation fournit des points clés et des actions à prendre en considération, pendant le développement des interventions, pour servir les communautés difficiles à atteindre, et pour améliorer les résultats en matière de santé. Ensuite, les résultats ont démontré une fidélité de mise en œuvre élevée. La clarté de la théorie de l'intervention, la motivation et l'engagement des intervenants, ainsi que les réunions périodiques des superviseurs avec les intervenants-terrain expliquent largement le haut niveau de fidélité obtenu. Des facteurs contextuels tels que la distance géographique, l'accès à un téléphone portable, le niveau d'éducation et les normes de genre ont contribué à l'hétérogénéité de la participation du groupe cible de l’intervention. Finalement, cette évaluation souligne que la plateforme mobile combinée à la mobilisation communautaire, composantes clés de l’intervention, ont été bien accueillies par les participants, et pourraient être mis en place à grand échelle. Cette thèse contribue au développement des connaissances sur le plan méthodologique concernant l’évaluation de la fidélité de la mise en œuvre des interventions en santé publique en mettant en relief des lacunes dans ce domaine, et en suggérant un outil pour faire avancer cette pratique évaluative. Cette thèse participe également au renforcement de la recherche dans les sciences de l’implémentation, et apporte sur le plan empirique des éléments clés essentiels pour évaluer la fidélité de la mise en œuvre de ce type d’intervention à l’aide des essais randomisés en grappes, évaluation de cette fidélité qui est l’objet de cette recherche doctorale.

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)0,274
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,420
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2740,420
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,011
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,326 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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
Publié2021
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