Identifying behavior change techniques for inclusion in a complex intervention targeting antipsychotic prescribing to nursing home residents with dementia
Notice bibliographique
Résumé
Nursing home residents with dementia are commonly prescribed antipsychotics despite the associated increased risk of harms. Interventions to optimize prescribing practice have been found to be effective in the short term, but there is a lack of evidence to support sustainability of effects, along with a lack of theory, public involvement, and transparency in the intervention development process. Using theory has been advocated as a means of improving intervention sustainability. The aim of this study was, therefore, to identify behavior change techniques (BCTs) for inclusion in a complex intervention targeting antipsychotic prescribing to nursing home residents with dementia. A comprehensive approach to identifying a long list of all potential BCTs from three different sources was undertaken. The most appropriate BCTs were then selected through a two-round Delphi consensus survey with a broad range of experts (n = 18 panelists). Advisory groups of people with dementia, family carers, and professional stakeholders provided feedback on the final BCTs included. After two Delphi survey rounds, agreement was reached on 22 BCTs. Further refinement of the selected BCTs based on advisory group and panelists' feedback, along with use of the APEASE criteria (Affordability, Practicability, Effectiveness, Acceptability, Side effects/safety, and Equity) resulted in a final list of 16 BCTs. The next step in intervention development will be to identify the most appropriate mode of delivery of the 16 BCTs identified for inclusion. The study provides a case example of a systematic approach to incorporating evidence with stakeholder views in the identification of appropriate BCTs.
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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 | 0,049 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».