Liste de contrôle des tendances commence ici comme votre boussole compacte pour faire des choix clairs et défendables en matière d'innovation, de marketing et de santé publique en 2025.

Cette page présente des conseils pratiques et des analyses, et non des promesses. Nos conseils s'appuient sur des recommandations reconnues en matière de reporting, notamment la déclaration TREND utilisée dans les rapports de santé publique (Des Jarlais et al., Am J Public Health 2004 ; déclaration maintenue et mise à jour jusqu'au 30 mai 2025 aux CDC).

Utilisez ce guide Pour cerner les problèmes, spécifier les interventions et communiquer les résultats afin que d'autres puissent comparer et apprendre. Vous découvrirez la valeur ajoutée des modèles non randomisés lorsque les essais ne sont pas réalisables.

Commencez petit, mesurez ce qui compte et adaptez-vous à votre contexte. Les sections suivantes présentent des outils, des exemples et des étapes pour protéger l’éthique, l’équité et l’intégrité des données tout en faisant progresser les objectifs de santé et de marketing.

Introduction

En 2025, pour être utiles et éthiques, les décisions rapides doivent s'appuyer sur des rapports clairs. Des critères courts et prédéfinis facilitent la comparaison des actions et permettent de tirer des enseignements des réussites comme des échecs.

Contexte de la liste de contrôle des tendances pour 2025

Les preuves proviennent d’études randomisées et non randomiséesDes méthodes transparentes permettent aux équipes de mutualiser les informations entre les différents modèles. L'énoncé TREND complète CONSORT en clarifiant la théorie, la mise en œuvre et l'ajustement des biais pour les travaux non randomisés.

Pourquoi la transparence des rapports et des évaluations permet de faire de meilleurs choix

Des définitions claires de la population, de la théorie du changement et des résultats aident les équipes à choisir des interventions de santé publique réalisables. La prédéfinition de mesures réduit la sélectivité des rapports et rend les résultats exploitables.

Comment l'innovation, le marketing et la santé publique se croisent cette année

L'innovation et l'analyse comportementale se chevauchent En matière de recrutement respectueux de la vie privée, de messages inclusifs et de diffusion numérique. Lorsque les équipes de santé publique produit et comportementale partagent leurs méthodes, elles peuvent tester de petites expériences mesurables et s'adapter de manière responsable.

• Aligner les parties prenantes sur ce qui est testé et pourquoi.
• Prioriser interventions réalisables avec des résultats clairs.
• Rapport méthodes et résultats nuls pour que d'autres puissent apprendre.

Liste de contrôle des tendances

Commencez par un énoncé clair du problème et identifiez les personnes ciblées. Énoncez la théorie du changement qui relie les actions prévues aux résultats. Soyez concis et précis afin que les examinateurs puissent en saisir la logique d'un coup d'œil.

Définir le problème, la population et la théorie du changement

Définir qui et pourquoi. Énumérez les critères d'admissibilité, les conditions de recrutement et les principaux obstacles. Nommez les mécanismes que l'intervention devrait influencer.

Préciser le contenu, la mise en œuvre et la dose de l'intervention

Décrivez le contenu en détail : ce qui est délivré, qui le délivre, où et l'unité de délivrance. Indiquez la dose exacte : nombre, durée et calendrier des séances. Par exemple, une campagne de rappel de vaccination par SMS pourrait utiliser deux messages envoyés à trois jours d'intervalle.

Clarifier la conception, l'affectation et la comparaison

Indiquez le plan d'étude et la méthode d'assignation. Si la randomisation est impossible, documentez les étapes d'appariement ou de stratification utilisées pour réduire les biais. Indiquez clairement les conditions de comparaison afin que d'autres puissent comparer les résultats.

Prédéfinir les résultats, les mesures, le calendrier et les plans de données

Énumérez les critères d'évaluation principaux et secondaires, les sources de données et les périodes de suivi. Choisissez des instruments validés lorsqu'ils sont disponibles. Planifiez la taille de l'échantillon et les vérifications intermédiaires, et indiquez les hypothèses utilisées pour les calculs de puissance.

• Qualité et données manquantes : Définir les contrôles de données et les règles d’imputation.
• Analyse: Spécifiez les modèles de données groupées et les logiciels à utiliser.
• Rapports : Engagez-vous à respecter le flux des participants, les tableaux de référence, les tailles d’effet et les intervalles de confiance.

Note pratique : Documenter les écarts et les événements indésirables. Une planification claire facilite l'évaluation des interventions futures et rend les études d'évaluation plus utiles pour la synthèse.

Utiliser l'instruction TREND pour les évaluations non randomisées

Lorsque les essais randomisés ne sont pas possibles, TREND aide les auteurs à rapporter des évaluations non randomisées claires et utiles. La déclaration vise les évaluations comportementales de santé publique et les interventions de santé publique qui nécessitent des conceptions pragmatiques.

Quand utiliser TREND : appliquer la déclaration TREND aux études utilisant des quasi-expériences, des expériences naturelles ou des modèles appariés lorsque l'assignation aléatoire est peu pratique, contraire à l'éthique ou perturberait les services.

L'essentiel du reporting : documenter la manière dont les unités ont été attribuées, la condition de comparaison et les mesures prises pour réduire les biais (restriction, stratification, correspondance).

• Inclure un diagramme de flux des participants avec sélection, éligibilité, affectation, exposition, suivi et analyse.
• Indiquez les dates de recrutement, les paramètres et la personne qui a réalisé l’intervention afin que les lecteurs puissent juger du contexte et du calendrier.
• Afficher les caractéristiques de base, noter l’équivalence de base et indiquer les méthodes d’ajustement des déséquilibres.
• Fournir des estimations de résultats avec des intervalles de confiance, répertorier les analyses prédéfinies et exploratoires et signaler les événements indésirables par condition.

La déclaration TREND (Des Jarlais et al. ; Trend Group) complète CONSORT pour les essais et renforce la qualité des rapports non randomisés afin que les études d'évaluation soutiennent la synthèse et les comparaisons équitables.

Planifier les interventions et les études en tenant compte des réalités de 2025

La planification pratique doit s’adapter aux cliniques, aux équipes et aux échéanciers réels afin que les interventions puissent être réalisées et évaluées.

Méthodes d'affectation éthiques et pratiques dans des contextes réels

Lorsque la randomisation n'est pas possible, utilisez des stratégies transparentes telles que des déploiements progressifs, une répartition géographique ou une attribution selon le jour de la semaine.

Documentez la raison du choix de la méthode et les biais qu'elle peut introduire. Définissez les critères d'inclusion et d'exclusion à chaque étape du recrutement. Enregistrez qui a recruté les participants et où.

Documenter la fidélité de la mise en œuvre et les adaptations

Suivez ce qui s’est passé, pas seulement ce qui était prévu. Utilisez des outils simples : journaux de session, listes de contrôle des observateurs, enregistrements numériques horodatés et brèves enquêtes post-session pour enregistrer l’exposition et l’engagement fournis.

Tenez un journal de décisions actualisé qui consigne les adaptations, le déclencheur (par exemple, les commentaires des participants ou les limites de ressources), le changement et la date. Indiquez les supports prévus (formations, scripts, rappels) et les taux d'adhésion réels.

• Prédéfinir les étapes de surveillance et de réponse aux événements indésirables (par exemple, la détresse pendant les séances comportementales).
• Privilégiez les conceptions pragmatiques (mise en œuvre progressive) et pré-spécifiez les ajustements analytiques pour les facteurs de confusion liés à l’allocation.
• Utilisez les données de routine avec précaution : vérifiez la qualité et indiquez les limites dans les rapports.

Des données, des mesures et des analyses qui résistent à l'examen

Une mesure claire et fiable constitue l’épine dorsale de toute étude d’intervention crédible. Planifiez ce que vous mesurerez, sa fréquence et la raison pour laquelle chaque mesure correspond à votre théorie du changement. Soyez explicite afin que les lecteurs puissent juger de la qualité et reproduire votre travail.

Sélectionnez des instruments validés et suivez l'exposition avec précision

Choisissez des échelles ou des outils biométriques validés et indiquez leurs propriétés psychométriques, leur mode d'administration et leurs adaptations. Nommez les instruments afin que les autres auteurs puissent comparer les résultats.

Conseil pratique : Enregistrez la présence, les minutes consacrées, le matériel livré et les écarts de protocole pour capturer la dose reçue.

Tenir compte du regroupement, de l'unité d'analyse et des facteurs de confusion

Indiquez l'unité d'affectation et l'unité d'analyse. Si elles diffèrent, ajustez le clustering à l'aide de modèles multiniveaux ou d'erreurs statistiques robustes aux clusters et indiquez les effets de plan.

Prédéfinir les facteurs de confusion clés en fonction des données antérieures, les mesurer de manière cohérente et utiliser des méthodes d'ajustement appropriées. Décrire les schémas de données manquantes et les méthodes choisies (par exemple, l'imputation multiple) et effectuer des tests de sensibilité.

• Choix de modèles : envisager des effets mixtes, des GEE ou des SE robustes en cluster pour les données corrélées.
• Reproductibilité : répertoriez les logiciels et les versions et incluez des notes de code pour les étapes clés.
• Présentation: utilisez des tableaux clairs des tailles d’effet et des intervalles de confiance, et étiquetez tous les points temporels.

Ces étapes améliorent la qualité du travail non randomisé et aident les études d’évaluation à éclairer la santé publique et la médecine sans surestimer les résultats.

Rapports transparents pour la synthèse et la réplication

Des rapports transparents permettent aux examinateurs et aux méta-analystes de comparer les interventions dans différents contextes et de décider ce qu’il faut réutiliser.

Structurer les titres, les résumés et les méthodes pour plus de clarté

Rédiger des titres et des résumés Cette approche d'allocation d'état et la population cible améliorent la visibilité et définissent les attentes des lecteurs.

Dans les méthodes, indiquez les participants, le recrutement, le contenu de l'intervention, l'unité d'analyse et les plans statistiques. Reliez chaque élément à vos critères prédéfinis.

Signaler des résultats nuls et des limitations sans spin

Publiez les résultats nuls ou négatifs avec les tailles d'effet et les intervalles de confiance. Distinguez les analyses prédéfinies des analyses exploratoires et évitez de surestimer les effets des sous-groupes.

Soyez explicite sur les écarts de protocole, les événements indésirables et l’équivalence de base afin que d’autres puissent juger des biais et du contexte.

Partager des logiciels statistiques, des notes de code et des versions

Nommez les logiciels et leurs versions, et fournissez des notes de code ou un référentiel avec un système de versionnage clair. Tenez un journal des modifications des décisions d'analyse pour garantir la reproductibilité.

• Aligner la structure du rapport avec la déclaration TREND et les directives associées pour répondre aux attentes de publication.
• Inclure des diagrammes de flux des participants et des définitions de points temporels cohérentes pour faciliter la synthèse.
• Partagez suffisamment d’informations pour que les auteurs effectuant des évaluations comportementales publiques puissent réanalyser ou regrouper les résultats.

Outils et systèmes : applications, automatisation et documentation

Des applications pratiques, des métadonnées claires et une automatisation simple garantissent que les études sont vérifiables et reproductibles.

Utiliser les outils EDC et d’enquête pour améliorer la qualité des données. Choisissez des plateformes avec des règles de validation, une logique de saut et une fonctionnalité hors ligne pour réduire les erreurs de saisie. Automatisez les vérifications de plage, de logique et d'exhaustivité, et envoyez des alertes pour les champs clés manquants.

Gérez les instruments de version et les scripts d'analyse, et conservez les notes de version pour que vos collaborateurs puissent visualiser les modifications. Créez des modèles pour les journaux de session, le suivi de conformité et les rapports d'écart afin d'harmoniser la documentation entre les sites.

Maintenir des pistes d'audit et des métadonnées pour la reproductibilité

Conservez des pistes d'audit qui enregistrent qui a modifié quoi et quand. Documentez les métadonnées des variables, des codes et des versions de fichiers afin que d'autres puissent reproduire les résultats.

• Stockez les ensembles de données d'analyse anonymisés séparément des données identifiables ; enregistrez les procédures de liaison et les clés en toute sécurité.
• Utilisez un accès sécurisé basé sur les rôles et un cryptage pour répondre aux attentes de confidentialité des États-Unis.
• Intégrez des plateformes d'enquête aux workflows d'analyse via des API pour réduire les étapes manuelles et préserver la traçabilité.

Note pratique : Créez des tableaux de bord pour surveiller la qualité et le recrutement des données, et comparez régulièrement les chiffres des tableaux de bord aux données sources. Formez le personnel aux procédures opérationnelles standard (SOP), à l'entretien des appareils et au signalement des incidents, et consignez les formations terminées.

Cette approche favorise la clarté des rapports, facilite les évaluations non randomisées de qualité et facilite le partage des informations sur les interventions dans le cadre de directives de type TREND et des attentes formulées dans la déclaration.

Analyses comportementales et marketing responsable en pratique

Dignité des participants au centre Lors de l'application de méthodes comportementales, utiliser des cadres simples pour concevoir une intervention qui aide les personnes à prendre des décisions, sans vanter les avantages ni promettre des résultats.

Appliquer les cadres de changement de comportement sans exagérer

Utilisez des théories pour façonner les messages et les flux de services afin de réduire les frictions et d'inciter à l'action souhaitée. Restez modeste dans vos déclarations et associez chaque message à des résultats mesurables dans votre étude.

Documentez ce que vous attendez et ce que vous mesurez. C'est clair rapports aide les autres à juger de l’applicabilité et des limites.

Concevoir un recrutement inclusif et protéger les participants

Planifiez le recrutement pour réduire les obstacles et documentez les paramètres, les canaux et les rendements. Fournissez un consentement clair et des avis de confidentialité concis, et collectez uniquement les informations nécessaires aux résultats prédéfinis.

• Suivez les mesures d'adhésion (rappels, options de désinscription) et enregistrez les adoptions et les plaintes.
• Utiliser des supports accessibles et des panels de tests diversifiés ; enregistrer les adaptations pour inclusion.
• Surveiller les effets indésirables (détresse, stigmatisation) et définir des protocoles de réponse clairs.
• Rapportez les rendements de recrutement par canal et marqueurs démographiques tout en préservant la confidentialité.

Suivez TREND lignes directrices pour clair rapports du recrutement, de la fidélité et des événements indésirables. Pour des outils et des exemples pratiques, consultez le guide d'analyse comportementale.

Des études isolées aux décisions : évaluation, synthèse et utilisation

Passer d’un résultat unique à un choix de politique ou de programme nécessite une comparaison claire et des étapes prudentes.

Comparer avec des preuves antérieures en utilisant des critères cohérents. Résumer les principaux résultats avec les tailles d'effet et les intervalles de confiance. Aligner ensuite la population, le contenu de l'intervention et le calendrier sur les études antérieures afin de clarifier les différences.

Comparer avec des preuves antérieures en utilisant des critères cohérents

Inclure les essais randomisés et non randomisés, ainsi que les études d'évaluation, lorsqu'ils sont disponibles. Noter l'équivalence initiale et les ajustements analytiques afin que les examinateurs puissent juger de la comparabilité.

Traduire les résultats en actions adaptées au contexte

Planifiez de petites étapes mesurées. Utilisez des tableaux de données structurés pour associer les mesures et les points temporels. Si les résultats sont nuls, vérifiez la fidélité, la dose et la mesure avant d'interrompre une intervention.

• Indiquez ce qu’il faut réduire, affiner ou interrompre et dressez la liste des mesures de protection et des plans de surveillance.
• Privilégiez les changements à faible risque et réversibles lorsque les preuves sont mitigées et prédéfinissez les critères de décision.
• Documentez les décisions, les ressources et les échéanciers afin que les auteurs et les parties prenantes puissent en retracer la justification.

Utiliser l'instruction TREND Normaliser les rapports et soutenir la synthèse des études d'évaluation des interventions. Mettre à jour régulièrement les synthèses au fur et à mesure de l'accumulation des nouvelles évaluations afin de garantir l'adéquation des décisions aux données probantes.

Conclusion

Une bonne documentation transforme les petits tests en apprentissage partagé pour la santé publique. Des rapports clairs et honnêtes aident les autres à évaluer ce qui a fonctionné et pourquoi. Privilégiez des rapports de qualité non randomisés afin que les résultats enrichissent la connaissance collective de toute intervention.

Utilisez les conseils du Trend Group et la déclaration originale comme point d’ancrage pratique. Suivez les directives pour améliorer la qualité des rapports et éviter les déclarations excessives issues d'essais ou d'évaluations limités. Les auteurs qui consignent les méthodes, les doses et les effets indésirables facilitent la reproduction des résultats et améliorent la médecine et la pratique.

Choisissez des outils adaptés à votre environnement, conservez des pistes d'audit et des versions, et testez les interventions à petite échelle. Présentez clairement les résultats, y compris les résultats nuls, et adaptez-les en fonction des données et des participants. Cette page encourage la transparence, l'éthique et des choix contextuels pour renforcer l'impact concret.