优化审计和反馈以在初级卫生保健中实施循证实践 (ACTIVATE)

研究人员和专家将召开咨询会议，产生前 7 个 AnF 干预成分，并采用 BWS 调查，根据重要性对这些成分进行排序，并进一步选择 3 个潜在最有效和可行的成分，通过析因试验进行有效性验证。下一步。 BWS调查是一种筛选实验，基于随机效用理论，参与者选择一组组件或选项中最好和最差的，从而触发权衡机制，从而量化每个组件的相对重要性并区分最重要的组件或选项。在一组重要组成部分中尤为突出。 BWS 问卷将根据之前的研究结果，采用混合方法进行开发和测试，以获得医护人员在决定提高护理质量（指南条目的完成率）时对不同 AnF 组成部分（相对重要性）的优先接受程度），以便进一步识别组件范围之外可能最重要的几个组件。

平衡不完整块设计 (BIBD) 是 BWS 中使用的一种实验设计，通过将项目组织成块并平衡参与者之间的项目呈现数量来改进结果，这使得研究人员能够有效地相互比较一组项目。 BIBD 确保块中项目出现的次数相同，并且对项目的配对相同，从而减少偏差并提高评级的统计精度。 BIBD 对于大量排名项目尤其有价值。 研究人员将以典型的方式在 BWS 中使用 BIBD，将项目随机划分为子集（即。 块）并向每个参与者分配包含所有块的调查问卷，确保稳健的偏好排名。 研究者将使用SAS 9.4软件中的%MktBSize宏来实现BIBD用于问卷开发。 在我们的研究中，对于 7 个 AnF 干预成分（治疗），研究人员将有 7 个不同的块，每个块包含 3 个 AnF 成分（治疗）。 研究人员将邀请参与者思考这 7 个不同模块中的哪一个 AnF 组件最有效，哪一个 AnF 组件最有效。 当一个组件被选为最有效时，研究人员将给出 1 分，当一个组件被选为最不有效时，研究人员将给出 -1 分。 然后，根据每个组成部分的标准化分数，研究人员将最终确定 BWS 调查中最有效的 3 个组成部分。

在优化阶段，将进行2×2×2因子设计（RCT），三个二级组件组成总共8组AnF干预。 在获得基层医疗机构和工作人员的同意后，所有机构将被随机分配到这 8 个干预组。 然后，研究人员根据这些设施的各种审计和反馈来衡量医疗保健质量的变化，并使用统计分析来估计 AnF 成分对改善初级医疗保健质量的主要影响和相互作用。 最佳 AnF 组合将通过考虑当地实施环境中的影响和资源限制来确定。

研究人员假设从 BWS 调查中选择了以下 3 个 AnF 组件，每个组件有 2 个级别。

1. 反馈来源：

   第一级：研究人员 第二级：权威机构

2. 同行比较反馈：

   1 级：是（同行比较） 2 级：否（无同行比较）

3. 反馈意见传递方式：

级别 1：面对面 级别 2：电子邮件

在确定 8 个 AnF 干预组后，研究人员将邀请初级卫生保健工作者、政策制定者和卫生系统管理员讨论在四个不同中低收入国家的初级卫生保健机构进行 8 个 AnF 干预的可行和可操作的细节。 机构护理质量的审核结果将反馈给机构的医护人员，然后衡量反映AnF有效性的结果指标。