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Enregistrement W2617900652 · doi:10.1186/s13063-017-1965-9

Barriers and facilitators to healthcare professional behaviour change in clinical trials using the Theoretical Domains Framework: a case study of a trial of individualized temperature-reduced haemodialysis

2017· article· en· W2617900652 sur OpenAlexafffundabout
Justin Presseau, Brittany Mutsaers, Ahmed A. Al‐Jaishi, Janet E. Squires, Christopher W. McIntyre, Amit Garg, Manish M. Sood, Jeremy Grimshaw

Notice bibliographique

RevueTrials · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster UniversityOttawa Public HealthUniversity of OttawaImpactOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKidney Foundation of CanadaDialysis ClinicsHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineThematic analysisOptimismNursingHealth careDialysisFamily medicineRandomized controlled trialClinical trialCluster randomised controlled trialQualitative researchPsychologySocial psychologyIntervention (counseling)Surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Implementing the treatment arm of a clinical trial often requires changes to healthcare practices. Barriers to such changes may undermine the delivery of the treatment making it more likely that the trial will demonstrate no treatment effect. The 'Major outcomes with personalized dialysate temperature' (MyTEMP) is a cluster-randomised trial to be conducted in 84 haemodialysis centres across Ontario, Canada to investigate whether there is a difference in major outcomes with an individualized dialysis temperature (IDT) of 0.5 °C below a patient's body temperature measured at the beginning of each haemodialysis session, compared to a standard dialysis temperature of 36.5 °C. To inform how to deploy the IDT across many haemodialysis centres, we assessed haemodialysis physicians' and nurses' perceived barriers and enablers to IDT use. METHODS: We developed two topic guides using the Theoretical Domains Framework (TDF) to assess perceived barriers and enablers to IDT ordering and IDT setting (physician and nurse behaviours, respectively). We recruited a purposive sample of haemodialysis physicians and nurses from across Ontario and conducted in-person or telephone interviews. We used directed content analysis to double-code transcribed utterances into TDF domains, and inductive thematic analysis to develop themes. RESULTS: We interviewed nine physicians and nine nurses from 11 Ontario haemodialysis centres. We identified seven themes of potential barriers and facilitators to implementing IDTs: (1) awareness of clinical guidelines and how IDT fits with local policies (knowledge; goals), (2) benefits and motivation to use IDT (beliefs about consequences; optimism; reinforcement; intention; goals), (3) alignment of IDTs with usual practice and roles (social/professional role and identity; nature of the behaviour; beliefs about capabilities), (4) thermometer availability/accuracy and dialysis machine characteristics (environmental context and resources), (5) impact on workload (beliefs about consequences; beliefs about capabilities), (6) patient comfort (behavioural regulation; beliefs about consequences; emotion), and (7) forgetting to prescribe or set IDT (memory, attention, decision making processes; emotion). CONCLUSIONS: There are anticipatable barriers to changing healthcare professionals' behaviours to effectively deliver an intervention within a randomised clinical trial. A behaviour change framework can help to systematically identify such barriers to inform better delivery and evaluation of the treatment, therefore potentially increasing the fidelity of the intervention to increase the internal validity of the trial. These findings will be used to optimise the delivery of IDT in the MyTEMP trial and demonstrate how this approach can be used to plan intervention delivery in other clinical trials. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02628366 . Registered November 16 2015.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,315
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,241 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations71
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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