Implementation intentions intervention among temporarily deferred novice blood donors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 12% to 15% of blood donors are temporarily deferred from giving blood because they fail relevant medical criteria. Temporary deferral has a profound negative impact on subsequent donation. To our knowledge, an implementation intentions intervention has never been tested among temporarily deferred donors. We hypothesized that return rates would be higher among participants exposed to an implementation intentions intervention compared to those in a control condition that is mere measurement of related cognitions. STUDY DESIGN AND METHODS: Participants were assigned to implementation intentions or mere measurement conditions; whether or not participants received a temporary interdiction on giving blood was measured. A total of 956 novice donors were temporarily deferred (n = 490, in the implementation intentions condition; n = 466, in the mere measurement condition). Participants in the implementation intentions condition formed if-then plans to overcome three common barriers to blood donation: forgetting to attend, fitting the opportunity to give blood into one's schedule, and organizing transportation to the donation venue. Participants in the mere measurement condition did not form plans. RESULTS: Participants in the implementation intentions condition had a 19% greater chance of returning to give blood again within the 4 years after their first lifetime donation compared to participants in the mere measurement condition (p = 0.04) when controlling for sex and attempt at which participants were deferred. CONCLUSION: The results of this study indicate that implementation intentions could be a useful strategy for promoting donor return among temporarily deferred novice blood donors.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».