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Enregistrement W2902724093 · doi:10.1111/bjhp.12347

Use of dynamic systems methods to characterize dyadic interactions in smoking cessation behavioural support sessions: A feasibility study

2018· article· en· W2902724093 sur OpenAlexafffund
Heather L. Gainforth, Fabiana Lorencatto, Karl Erickson, Kristy Baxter, K Papafotiou Owens, Susan Michie, Robert West

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Health Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésPsychologyReciprocity (cultural anthropology)Smoking cessationObservational studyApplied psychologyReliability (semiconductor)Computer scienceCognitive psychologyClinical psychologySocial psychologyMedicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding how behaviour change techniques (BCTs) operate in practice requires a method for characterizing the reciprocal, dynamic, and real-time nature of behavioural support interactions between practitioners and clients. State space grids (SSGs) are an observational, dynamic systems methodology used to map the trajectory of dyadic interactions in real time. By mapping the flow of events in terms of practitioner and client actions, SSGs are potentially well suited to characterize behavioural support sessions. PURPOSE: To develop reliable methods and examine the feasibility of using the SSG methodology for characterizing practitioners' delivery of and clients' response to BCTs in smoking cessation behavioural support sessions. METHODS: Smoking cessation behavioural support sessions were video-recorded and transcribed verbatim (n = 6 recordings; 2,916 statements). All speech was coded independently by two researchers for content and duration using published frameworks for specifying practitioner-delivered and client-received BCTs in smoking cessation interactions. Inter-rater reliability was assessed. Indices of practitioner-client interaction dynamics were derived: (1) reciprocity (i.e., attractor states, content congruence, conditional pairing) and (2) temporal patterning (i.e., variability, inter-grid distance, combinatory micro-patterning, sessional macropatterning). The extent to which indices can describe differences between sessions involving different practitioners and clients was examined. RESULTS: Inter-rater reliability was moderate at 72% agreement. Indices of reciprocity and temporal patterning characterized differences between sessions involving different practitioners and clients. CONCLUSIONS: State space grids provide a method for characterizing the complexity and variability of practitioner-delivered and client-received BCTs in behavioural support sessions. This method has potential to add explanatory value to smoking cessation intervention outcomes. Statement of Contribution What is already known on this subject? Frameworks exist for characterizing practitioner-delivered and client-received behaviour change techniques (BCTs). Methods are still needed to investigate which BCTs are effective under what conditions. State space grids (SSGs) are a dynamic systems method that may better characterize behavioural support interactions. What does this study add? First reliable, dynamic systems, SSG coding procedures, methods, and measures to characterize behavioural support. A method for examining reciprocality and temporal patterning of BCT delivery and receipt. Establishes a dynamic systems method that adds explanatory value to the outcomes of interventions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,364
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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