Theoretical domains framework to assess barriers to change for planning health care quality interventions: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Theoretical domains framework (TDF) provides an integrative model for assessing barriers to behavioral changes in order to suggest interventions for improvement in behavior and ultimately outcomes. However, there are other tools that are used to assess barriers. OBJECTIVE: The objective of this study is to determine the degree of concordance between domains and constructs identified in two versions of the TDF including original (2005) and refined version (2012) and independent studies of other tools. METHODS: We searched six databases for articles that studied barriers to health-related behavior changes of health care professionals or the general public. We reviewed quantitative papers published in English which included their questionnaires in the article. A table including the TDF domains of both original and refined versions and related constructs was developed to serve as a reference to describe the barriers assessed in the independent studies; descriptive statistics were used to express the results. RESULTS: Out of 552 papers retrieved, 50 were eligible to review. The barrier domains explored in these articles belonged to two to eleven domains of the refined TDF. Eighteen articles (36%) used constructs outside of the refined version. The spectrum of barrier constructs of the original TDF was broader and could meet the domains studied in 48 studies (96%). Barriers in domains of "environmental context and resources", "beliefs about consequences", and "social influences" were the most frequently explored in 42 (84%), 37 (74%), and 33 (66%) of the 50 articles, respectively. CONCLUSION: Both refined and original TDFs cataloged barriers measured by the other studies that did not use TDF as their framework. However, the original version of TDF explored a broader spectrum of barriers than the refined version. From this perspective, the original version of the TDF seems to be a more comprehensive tool for assessing barriers in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».