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Record 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 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth Policy Implementation Science
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsPsychological interventionPhysical activityContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.274
metaresearch head score (Gemma)0.420
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesMetaresearch
DomainCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.726
Threshold uncertainty score0.895

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.2740.420
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0100.011
Bibliometrics0.0080.010
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0040.005
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.065
GPT teacher head0.391
Teacher spread0.326 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.

Study designSystematic review
DomainMethods
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2021
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