Although, in theory, BCTs can ampli

Although, in theory, BCTs can amplify each other, the available meta- analyses have not been able to identify specific combinations of techniques that provide synergistic effects. This study overcomes some of the shortcomings in the current methodology by applying classification and regression trees (CART) to meta-analytic data in a special way, referred to as Meta-CART. The aim was to identify particular combinations of BCTs that explain intervention success.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แม้ว่า ทฤษฎี BCTs สามารถขยายกัน วิเคราะห์ meta ที่ใช้ไม่ได้สามารถระบุชุดของเทคนิคที่ให้พลังผลที่ระบุ การศึกษานี้ overcomes แสดงในปัจจุบันวิธีหนึ่ง โดยใช้ต้นไม้ประเภทและถดถอย (รถเข็น) ข้อมูล meta-คู่แบบพิเศษ เรียกว่า Meta-รถเข็น จุดมุ่งหมายเพื่อ ระบุชุดเฉพาะของ BCTs ที่อธิบายความสำเร็จของการแทรกแซงได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แม้ว่าในทางทฤษฎีสามารถขยาย BCTs กันวิเคราะห์เมะแทใช้ได้ยังไม่ได้รับสามารถที่จะระบุผสมเฉพาะของเทคนิคที่ให้ผลการทำงานร่วมกัน การศึกษาครั้งนี้เอาชนะบางส่วนของข้อบกพร่องในวิธีการในปัจจุบันโดยใช้การจัดหมวดหมู่และต้นไม้ถดถอย (รถเข็น) เพื่อข้อมูล meta วิเคราะห์ในลักษณะพิเศษเรียกว่า Meta-รถเข็น จุดมุ่งหมายคือการระบุรวมกันโดยเฉพาะอย่างยิ่งของ BCTs ที่อธิบายถึงความสำเร็จของการแทรกแซง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้ว่าในทางทฤษฎี bcts สามารถขยายแต่ละอื่น ๆของเมตา - ~ ยังไม่ได้ระบุรวมเฉพาะของเทคนิคที่ให้ผลที่ . การศึกษานี้เอาชนะบางส่วนของข้อบกพร่องในวิธีการในปัจจุบันโดยใช้การจำแนกและการถดถอยที่ต้นไม้ ( ซื้อ ) Meta วิเคราะห์ข้อมูลในลักษณะพิเศษเรียกว่า เมตา รถเข็นจุดมุ่งหมายคือการระบุชุดเฉพาะของ bcts ที่อธิบายความสำเร็จการแทรกแซง