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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,401
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