Informing the research agenda for optimizing audit and feedback interventions: results of a prioritization exercise
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Audit and feedback (A&F) interventions are one of the most common approaches for implementing evidence-based practices. A key barrier to more effective A&F interventions is the lack of a theory-guided approach to the accumulation of evidence. Recent interviews with theory experts identified 313 theory-informed hypotheses, spread across 30 themes, about how to create more effective A&F interventions. In the current survey, we sought to elicit from stakeholders which hypotheses were most likely to advance the field if studied further. METHODS: From the list of 313, three members of the research team identified 216 that were clear and distinguishable enough for prioritization. A web-based survey was then sent to 211 A&F intervention stakeholders asking them to choose up to 50 'priority' hypotheses following the header "A&F interventions will be more effective if…". Analyses included frequencies of endorsement of the individual hypotheses and themes into which they were grouped. RESULTS: 68 of the 211 invited participants responded to the survey. Seven hypotheses were chosen by > 50% of respondents, including A&F interventions will be more effective… "if feedback is provided by a trusted source"; "if recipients are involved in the design/development of the feedback intervention"; "if recommendations related to the feedback are based on good quality evidence"; "if the behaviour is under the control of the recipient"; "if it addresses barriers and facilitators (drivers) to behaviour change"; "if it suggests clear action plans"; and "if target/goal/optimal rates are clear and explicit". The most endorsed theme was Recipient Priorities (four hypotheses were chosen 92 times as a 'priority' hypotheses). CONCLUSIONS: This work determined a set of hypotheses thought by respondents to be to be most likely to advance the field through future A&F intervention research. This work can inform a coordinated research agenda that may more efficiently lead to more effective A&F interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,224 | 0,669 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».