Mapping behavior change techniques to characterize a social cognitive theory informed physical activity intervention for adults at risk of type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Behavior change techniques (BCTs) are used to target theoretical mechanisms of action predicted to bring about behavior change. Reporting BCTs and connecting them to mechanisms of action is critical to understanding intervention processes of change. This article identifies the BCTs associated with an exercise intervention for individuals at risk of type 2 diabetes and determines the extent to which these BCTs target associated mechanisms of action. BCTs were mapped onto social cognitive theory (SCT) and the theoretical domains framework (TDF) using published literature identifying links between BCTs and SCT/TDF and expert consensus. Two coders then used the 93-item BCT taxonomy (BCTTv1) to independently code BCTs within the intervention. The BCTs used in the current intervention enabled identification of the theoretical mechanisms of action targeted in the intervention. More than 70% of the intervention content incorporated at least one BCT. More than 50% of the BCTs used targeted SCT constructs and more than 70% of BCTs used targeted at least one of the 14 TDF domains. Five BCTs did not map onto either SCT or TDF. This research provides a systematic method of linking BCTs to mechanisms of action. This process increases the transparency of intervention content and identification of the mechanisms of action targeted in the current intervention. Reporting interventions in this manner will enable the most potent mechanisms of actions associated with long-term behavior change to be identified and utilized in future work. Trial Registration: ClinicalTrials.gov # NCT02164474. Registered on June 12, 2014.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».