Analyse Evidence Based Practice - Minerva - Consultation infirmière en vue d’améliorer la prévention et le dépistage des maladies chroniques
Bibliographic record
Abstract
Population étudiée citoyens entre 40 et 65 ans, habitants de la Province de Ontario au Canada, parlant couramment l’anglais et recrutés sur base volontaire 22 quartiers administratifs ont été sélectionnés sur base de leurs faibles revenus financiers et du faible taux de dépistage des cancers (Census data) ; 3 quartiers ont ensuite été exclus du fait de caractères urbanistiques atypiques ; la randomisation finale sur 10 quartiers, suffisante pour la puissance de l’étude, s’est réalisée via la fonction SAMPLE du logiciel statistique R : 5 quartiers avec intervention / 5 quartiers en liste d’attente (sans intervention). Protocole d’étude essai clinique contrôlé́ randomisé en grappe l’intervention, BETTER-HEALTH, consistait en une consultation d’une heure à une heure trente basée sur des techniques d’entretien motivationnel, la planification d’actions et une décision partagée aboutissant à une « prescription préventive » comprenant au maximum 3 objectifs spécifiques individuels, mesurables, atteignables, réalistes et opportuns à visée de santé publique tels que le tabagisme, l’alimentation et l’activité physique ; 3 infirmier/ères ont été formés à cette approche pendant deux journées le groupe contrôle ne bénéficiait pas quant à lui de la consultation des infirmier/ères formés à l’approche BETTER-HEALTH (5 quartiers administratifs en liste d’attente). Mesures des résultats le critère de jugement primaire est la proportion d’action de prévention et de dépistage des maladies chroniques basées sur les données probantes, auxquelles chaque participant étaient potentiellement éligible à l’inclusion, auto-rapportée comme réalisée à 6 mois après l’intervention. Résultats critères de jugement primaire dans les deux groupes (intervention et contrôle), avant intervention, les participants étaient éligibles à 8,6 actions potentielles, en moyenne, de prévention et de dépistage après 6 mois, le groupe sensibilisé à l’aide de l’intervention BETTER-HEALTH a réalisé 64,5% des actions potentielles versus 42,1% du groupe contrôle (liste d’attente). Rapport d’incidence 1,53 (avec IC à 95% de 1,22 à 1,84) la plus grande amélioration entre les deux groupes a été observée pour la mesure du tour de taille (différence absolue de 71,9%), le dépistage de l’indice de masse corporelle (différence absolue de 72,7%), ainsi que dans le cadre du dépistage du cancer du sein (différence absolue de 50%). Conclusion des auteurs Les auteurs concluent que l’utilisation par des infirmiers/ères de santé publique de l’intervention BETTER-HEALTH a conduit à un taux plus élevé d'actions de prévention et de dépistage basées sur les données probantes réalisés à six mois chez des personnes désavantagées socio économiquement.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.073 | 0.277 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.011 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".