Behavior change interventions and policies influencing primary healthcare professionals’ practice—an overview of reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a plethora of interventions and policies aimed at changing practice habits of primary healthcare professionals, but it is unclear which are the most appropriate, sustainable, and effective. We aimed to evaluate the evidence on behavior change interventions and policies directed at healthcare professionals working in primary healthcare centers. METHODS: Study design: overview of reviews. DATA SOURCE: MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), The Cochrane Library (Wiley), CINAHL (EbscoHost), and grey literature (January 2005 to July 2015). STUDY SELECTION: two reviewers independently, and in duplicate, identified systematic reviews, overviews of reviews, scoping reviews, rapid reviews, and relevant health technology reports published in full-text in the English language. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: two reviewers extracted data pertaining to the types of reviews, study designs, number of studies, demographics of the professionals enrolled, interventions, outcomes, and authors' conclusions for the included studies. We evaluated the methodological quality of the included studies using the AMSTAR scale. For the comparative evaluation, we classified interventions according to the behavior change wheel (Michie et al.). RESULTS: Of 2771 citations retrieved, we included 138 reviews representing 3502 individual studies. The majority of systematic reviews (91%) investigated behavior and practice changes among family physicians. Interactive and multifaceted continuous medical education programs, training with audit and feedback, and clinical decision support systems were found to be beneficial in improving knowledge, optimizing screening rate and prescriptions, enhancing patient outcomes, and reducing adverse events. Collaborative team-based policies involving primarily family physicians, nurses, and pharmacists were found to be most effective. Available evidence on environmental restructuring and modeling was found to be effective in improving collaboration and adherence to treatment guidelines. Limited evidence on nurse-led care approaches were found to be as effective as general practitioners in patient satisfaction in settings like asthma, cardiovascular, and diabetes clinics, although this needs further evaluation. Evidence does not support the use of financial incentives to family physicians, especially for long-term behavior change. CONCLUSIONS: Behavior change interventions including education, training, and enablement in the context of collaborative team-based approaches are effective to change practice of primary healthcare professionals. Environmental restructuring approaches including nurse-led care and modeling need further evaluation. Financial incentives to family physicians do not influence long-term practice change.
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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 | 0,018 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».