Using a behaviour change techniques taxonomy to identify active ingredients within trials of implementation interventions for diabetes care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methodological guidelines for intervention reporting emphasise describing intervention content in detail. Despite this, systematic reviews of quality improvement (QI) implementation interventions continue to be limited by a lack of clarity and detail regarding the intervention content being evaluated. We aimed to apply the recently developed Behaviour Change Techniques Taxonomy version 1 (BCTTv1) to trials of implementation interventions for managing diabetes to assess the capacity and utility of this taxonomy for characterising active ingredients. METHODS: Three psychologists independently coded a random sample of 23 trials of healthcare system, provider- and/or patient-focused implementation interventions from a systematic review that included 142 such studies. Intervention content was coded using the BCTTv1, which describes 93 behaviour change techniques (BCTs) grouped within 16 categories. We supplemented the generic coding instructions within the BCTTv1 with decision rules and examples from this literature. RESULTS: Less than a quarter of possible BCTs within the BCTTv1 were identified. For implementation interventions targeting providers, the most commonly identified BCTs included the following: adding objects to the environment, prompts/cues, instruction on how to perform the behaviour, credible source, goal setting (outcome), feedback on outcome of behaviour, and social support (practical). For implementation interventions also targeting patients, the most commonly identified BCTs included the following: prompts/cues, instruction on how to perform the behaviour, information about health consequences, restructuring the social environment, adding objects to the environment, social support (practical), and goal setting (behaviour). The BCTTv1 mapped well onto implementation interventions directly targeting clinicians and patients and could also be used to examine the impact of system-level interventions on clinician and patient behaviour. CONCLUSIONS: The BCTTv1 can be used to characterise the active ingredients in trials of implementation interventions and provides specificity of content beyond what is given by broader intervention labels. Identification of BCTs may provide a more helpful means of accumulating knowledge on the content used in trials of implementation interventions, which may help to better inform replication efforts. In addition, prospective use of a behaviour change techniques taxonomy for developing and reporting intervention content would further aid in building a cumulative science of effective implementation interventions.
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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 | 0,127 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».