Contextualized analysis of a needs assessment using the Theoretical Domains Framework: a case example in endocrinology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Theoretical Domains Framework (TDF) is a set of 14 domains of behavior change that provide a framework for the critical issues and factors influencing optimal knowledge translation. Considering that a previous study has identified optimal knowledge translation techniques for each TDF domain, it was hypothesized that the TDF could be used to contextualize and interpret findings from a behavioral and educational needs assessment. To illustrate this hypothesis, findings and recommendations drawn from a 2012 national behavioral and educational needs assessment conducted with healthcare providers who treat and manage Growth and Growth Hormone Disorders, will be discussed using the TDF. METHODS: This needs assessment utilized a mixed-methods research approach that included a combination of: [a] data sources (Endocrinologists (n:120), Pediatric Endocrinologists (n:53), Pediatricians (n:52)), [b] data collection methods (focus groups, interviews, online survey), [c] analysis methodologies (qualitative - analyzed through thematic analysis, quantitative - analyzed using frequencies, cross-tabulations, and gap analysis). Triangulation was used to generate trustworthy findings on the clinical practice gaps of endocrinologists, pediatric endocrinologists, and general pediatricians in their provision of care to adult patients with adult growth hormone deficiency or acromegaly, or children/teenagers with pediatric growth disorders. The identified gaps were then broken into key underlying determinants, categorized according to the TDF domains, and linked to optimal behavioral change techniques. RESULTS: The needs assessment identified 13 gaps, each with one or more underlying determinant(s). Overall, these determinants were mapped to 9 of the 14 TDF domains. The Beliefs about Consequences domain was identified as a contributing determinant to 7 of the 13 challenges. Five of the gaps could be related to the Skills domain, while three were linked to the Knowledge domain. CONCLUSIONS: The TDF categorization of the needs assessment findings allowed recommendation of appropriate behavior change techniques for each underlying determinant, and facilitated communication and understanding of the identified issues to a broader audience. This approach provides a means for health education researchers to categorize gaps and challenges identified through educational needs assessments, and facilitates the application of these findings by educators and knowledge translators, by linking the gaps to recommended behavioral change techniques.
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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 | 0,040 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».