Action, actor, context, target, time (AACTT): a framework for specifying behaviour
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Designing implementation interventions to change the behaviour of healthcare providers and other professionals in the health system requires detailed specification of the behaviour(s) targeted for change to ensure alignment between intervention components and measured outcomes. Detailed behaviour specification can help to clarify evidence-practice gaps, clarify who needs to do what differently, identify modifiable barriers and enablers, design interventions to address these and ultimately provides an indicator of what to measure to evaluate an intervention's effect on behaviour change. An existing behaviour specification framework proposes four domains (Target, Action, Context, Time; TACT), but insufficiently clarifies who is performing the behaviour (i.e. the Actor). Specifying the Actor is especially important in healthcare settings characterised by multiple behaviours performed by multiple different people. We propose and describe an extension and re-ordering of TACT to enhance its utility to implementation intervention designers, practitioners and trialists: the Action, Actor, Context, Target, Time (AACTT) framework. We aim to demonstrate its application across key steps of implementation research and to provide tools for its use in practice to clarify the behaviours of stakeholders across multiple levels of the healthcare system. METHODS AND RESULTS: We used French et al.'s four-step implementation process model to describe the potential applications of the AACTT framework for (a) clarifying who needs to do what differently, (b) identifying barriers and enablers, (c) selecting fit-for-purpose intervention strategies and components and (d) evaluating implementation interventions. CONCLUSIONS: Describing and detailing behaviour using the AACTT framework may help to enhance measurement of theoretical constructs, inform development of topic guides and questionnaires, enhance the design of implementation interventions and clarify outcome measurement for evaluating implementation interventions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 découle