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Enregistrement W2092548209 · doi:10.1186/1472-6963-8-10

An intervention modelling experiment to change GPs' intentions to implement evidence-based practice: using theory-based interventions to promote GP management of upper respiratory tract infection without prescribing antibiotics #2

2008· article· en· W2092548209 sur OpenAlexaff
Susan Hrisos, Martin Eccles, Marie Johnston, Jill Francis, Eileen Kaner, Nick Steen, Jeremy Grimshaw

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésPsychological interventionMedicineTheory of planned behaviorIntervention (counseling)Social cognitive theoryRandomized controlled trialPsychologyNursingSocial psychologyInternal medicineControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psychological theories of behaviour may provide a framework to guide the design of interventions to change professional behaviour. Behaviour change interventions, designed using psychological theory and targeting important motivational beliefs, were experimentally evaluated for effects on the behavioural intention and simulated behaviour of GPs in the management of uncomplicated upper respiratory tract infection (URTI). METHODS: The design was a 2 x 2 factorial randomised controlled trial. A postal questionnaire was developed based on three theories of human behaviour: Theory of Planned Behaviour; Social Cognitive Theory and Operant Learning Theory. The beliefs and attitudes of GPs regarding the management of URTI without antibiotics and rates of prescribing on eight patient scenarios were measured at baseline and post-intervention. Two theory-based interventions, a "graded task" with "action planning" and a "persuasive communication", were incorporated into the post-intervention questionnaire. Trial groups were compared using co-variate analyses. RESULTS: Post-intervention questionnaires were returned for 340/397 (86%) GPs who responded to the baseline survey. Each intervention had a significant effect on its targeted behavioural belief: compared to those not receiving the intervention GPs completing Intervention 1 reported stronger self-efficacy scores (Beta = 1.41, 95% CI: 0.64 to 2.25) and GPs completing Intervention 2 had more positive anticipated consequences scores (Beta = 0.98, 95% CI = 0.46 to 1.98). Intervention 2 had a significant effect on intention (Beta = 0.90, 95% CI = 0.41 to 1.38) and simulated behaviour (Beta = 0.47, 95% CI = 0.19 to 0.74). CONCLUSION: GPs' intended management of URTI was significantly influenced by their confidence in their ability to manage URTI without antibiotics and the consequences they anticipated as a result of doing so. Two targeted behaviour change interventions differentially affected these beliefs. One intervention also significantly enhanced GPs' intentions not to prescribe antibiotics for URTI and resulted in lower rates of prescribing on patient scenarios compared to a control group. The theoretical frameworks utilised provide a scientific rationale for understanding how and why the interventions had these effects, improving the reproducibility and generalisability of these findings and offering a sound basis for an intervention in a "real world" trial. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT00376142.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,224 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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