Use of the theoretical domains framework and behaviour change wheel to develop a novel intervention to improve the quality of multidisciplinary cancer conference decision-making
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multidisciplinary Cancer Conferences (MCCs) are prospective meetings involving cancer specialists to discuss treatment plans for patients with cancer. Despite reported gaps in MCC quality, there have been few efforts to improve its functioning. The purpose of this study was to use theoretically-rooted knowledge translation (KT) theories and frameworks to inform the development of a strategy to improve MCC decision-making quality. METHODS: A multi-phased approach was used to design an intervention titled the KT-MCC Strategy. First, key informant interviews framed using the Theoretical Domains Framework (TDF) were conducted with MCC participants to identify barriers and facilitators to optimal MCC decision-making. Second, identified TDF domains were mapped to corresponding strategies using the COM-B Behavior Change Wheel to develop the KT-MCC Strategy. Finally, focus groups with MCC participants were held to confirm acceptability of the proposed KT-MCC Strategy. RESULTS: Data saturation was reached at n = 21 interviews. Twenty-seven barrier themes and 13 facilitator themes were ascribed to 11 and 10 TDF domains, respectively. Differences in reported barriers by physician specialty were observed. The resulting KT-MCC Strategy included workshops, chair training, team training, standardized intake forms and a synoptic discussion checklist, and, audit and feedback. Focus groups (n = 3, participants 18) confirmed the acceptability of the identified interventions. CONCLUSION: Myriad factors were found to influence MCC decision making. We present a novel application of the TDF and COM-B to the context of MCCs. We comprehensively describe the barriers and facilitators that impact MCC decision making and propose strategies that may positively impact the quality of MCC decision making.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».