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Enregistrement W2735611265 · doi:10.1186/s13012-017-0616-6

Development of a theory-informed implementation intervention to improve the triage, treatment and transfer of stroke patients in emergency departments using the Theoretical Domains Framework (TDF): the T3 Trial

2017· article· en· W2735611265 sur OpenAlexaff
Louise Craig, Natalie Taylor, Rohan Grimley, Dominique A. Cadilhac, Elizabeth McInnes, Rosemary Phillips, Simeon Dale, Denise O’Connor, Christopher Levi, Mark Fitzgerald, Julie Considine, Jeremy Grimshaw, Richard Gerraty, N. Wah Cheung, Jeanette Ward, Sandy Middleton

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésTriagePsychological interventionIntervention (counseling)Implementation researchHealth informaticsMedicineContext (archaeology)Health services researchTheory of changeEnablingHealth administrationIntervention mappingBehaviour changeProcess managementNursingMedical educationPublic healthMedical emergencyHealth promotionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theoretical frameworks and models based on behaviour change theories are increasingly used in the development of implementation interventions. Development of an implementation intervention is often based on the available evidence base and practical issues, i.e. feasibility and acceptability. The aim of this study was to describe the development of an implementation intervention for the T 3 Trial ( T riage, T reatment and T ransfer of patients with stroke in emergency departments (EDs)) using theory to recommend behaviour change techniques (BCTs) and drawing on the research evidence base and practical issues of feasibility and acceptability. A stepped method for developing complex interventions based on theory, evidence and practical issues was adapted using the following steps: (1) Who needs to do what, differently? (2) Using a theoretical framework, which barriers and enablers need to be addressed? (3) Which intervention components (behaviour change techniques and mode(s) of delivery) could overcome the modifiable barriers and enhance the enablers? A researcher panel was convened to review the list of BCTs recommended for use and to identify the most feasible and acceptable techniques to adopt. Seventy-six barriers were reported by hospital staff who attended the workshops (step 1: thirteen TDF domains likely to influence the implementation of the T 3 Trial clinical intervention were identified by the researchers; step 2: the researcher panellists then selected one third of the BCTs recommended for use as appropriate for the clinical context of the ED and, using the enabler workshop data, devised enabling strategies for each of the selected BCTs; and step 3: the final implementation intervention consisted of 27 BCTs). The TDF was successfully applied in all steps of developing an implementation intervention for the T 3 Trial clinical intervention. The use of researcher panel opinion was an essential part of the BCT selection process to incorporate both research evidence and expert judgment. It is recommended that this stepped approach (theory, evidence and practical issues of feasibility and acceptability) is used to develop highly reportable implementation interventions. The classifying of BCTs using recognised implementation intervention components will facilitate generalisability and sharing across different conditions and clinical settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,401
Tête enseignante GPT0,678
Écart entre enseignants0,277 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations63
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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