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Enregistrement W1482632791 · doi:10.1186/1748-5908-1-8

From recommendation to action: psychosocial factors influencing physician intention to use Health Technology Assessment (HTA) recommendations

2006· article· en· W1482632791 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialNormativeHealth administrationHealth careFamily medicineNursingPublic healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evaluating the impact of recommendations based upon health technology assessment (HTA) represents a challenge for both HTA agencies and healthcare policy-makers. Using a psychosocial theoretical framework, this study aimed at exploring the factors affecting physician intention to adopt HTA recommendations. The selected recommendations were prioritisation systems for patients on waiting lists for two surgical procedures: hip and knee replacement and cataract surgery. METHODS: Determinants of physician intention to use HTA recommendations for patient prioritisation were assessed by a questionnaire based upon the Theory of Interpersonal Behaviour. A total of 96 physicians from two medical specialties (ophthalmology and orthopaedic surgery) responded to the questionnaire (response rate 44.2%). A multiple analysis of variance (MANOVA) was performed to assess differences between medical specialties on the set of theoretical variables. Given the main effect difference between specialties, two regression models were tested separately to assess the psychosocial determinants of physician intention to use HTA recommendations for the prioritisation of patients on waiting lists for surgical procedures. RESULTS: Factors influencing physician intention to use HTA recommendations differ between groups of specialists. Intention to use the prioritisation system for patients on waiting lists for cataract surgery among ophthalmologists was related to attitude towards the behaviour, social norms, as well as personal normative beliefs. Intention to use HTA recommendations for patient prioritisation for hip and knee replacement among orthopaedic surgeons was explained by: perception of conditions that facilitated the realisation of the behaviour, personal normative beliefs, and habit of using HTA recommendations in clinical work. CONCLUSION: This study offers a model to assess factors influencing the intention to adopt recommendations from health technology assessment into professional practice. Results identify determinant factors that should be considered in the elaboration of strategies to support the implementation of evidence-based practice, with respect to emerging health technologies and modalities of practice. However, it is important to emphasise that behavioural determinants of evidence-based practice vary according to the specific technology considered. Evidence-based implementation of HTA recommendations, as well as other evidence-based practices, should build on a theoretical understanding of the complex forces that shape the practice of healthcare professionals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,557
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,043 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle