Experiences of using the Theoretical Domains Framework across diverse clinical environments: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Theoretical Domains Framework (TDF) is an integrative framework developed from a synthesis of psychological theories as a vehicle to help apply theoretical approaches to interventions aimed at behavior change. PURPOSE: This study explores experiences of TDF use by professionals from multiple disciplines across diverse clinical settings. METHODS: Mixed methods were used to examine experiences, attitudes, and perspectives of health professionals in using the TDF in health care implementation projects. Individual interviews were conducted with ten health care professionals from six disciplines who used the TDF in implementation projects. Deductive content and thematic analysis were used. RESULTS: Three main themes and associated subthemes were identified including: 1) reasons for use of the TDF (increased confidence, broader perspective, and theoretical underpinnings); 2) challenges using the TDF (time and resources, operationalization of the TDF) and; 3) future use of the TDF. CONCLUSION: The TDF provided a useful, flexible framework for a diverse group of health professionals working across different clinical settings for the assessment of barriers and targeting resources to influence behavior change for implementation projects. The development of practical tools and training or support is likely to aid the utility of TDF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».