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Enregistrement W2134341277 · doi:10.1186/1748-5908-2-27

Translating clinicians' beliefs into implementation interventions (TRACII): A protocol for an intervention modeling experiment to change clinicians' intentions to implement evidence-based practice

2007· article· en· W2134341277 sur OpenAlexaff
Martin Eccles, Marie Johnston, Susan Hrisos, Jill Francis, Jeremy Grimshaw, Nick Steen, Eileen Kaner

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMedicineHealth services researchHealth informaticsHealth administrationPsychological interventionProtocol (science)Public healthIntervention (counseling)NursingEvidence-based practiceMedical educationFamily medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Biomedical research constantly produces new findings, but these are not routinely incorporated into health care practice. Currently, a range of interventions to promote the uptake of emerging evidence are available. While their effectiveness has been tested in pragmatic trials, these do not form a basis from which to generalise to routine care settings. Implementation research is the scientific study of methods to promote the uptake of research findings, and hence to reduce inappropriate care. As clinical practice is a form of human behaviour, theories of human behaviour that have proved to be useful in other settings offer a basis for developing a scientific rationale for the choice of interventions. AIMS: The aims of this protocol are 1) to develop interventions to change beliefs that have already been identified as antecedents to antibiotic prescribing for sore throats, and 2) to experimentally evaluate these interventions to identify those that have the largest impact on behavioural intention and behavioural simulation. DESIGN: The clinical focus for this work will be the management of uncomplicated sore throat in general practice. Symptoms of upper respiratory tract infections are common presenting features in primary care. They are frequently treated with antibiotics, and research evidence is clear that antibiotic treatment offers little or no benefit to otherwise healthy adult patients. Reducing antibiotic prescribing in the community by the "prudent" use of antibiotics is seen as one way to slow the rise in antibiotic resistance, and appears safe, at least in children. However, our understanding of how to do this is limited. Participants will be general medical practitioners. Two theory-based interventions will be designed to address the discriminant beliefs in the prescribing of antibiotics for sore throat, using empirically derived resources. The interventions will be evaluated in a 2 x 2 factorial randomised controlled trial delivered in a postal questionnaire survey. Two outcome measures will be assessed: behavioural intention and behavioural simulation.

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)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0130,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,013

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 Opus0,370
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreProtocole

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

En bref

Citations38
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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