Changing behaviour, ‘more or less’: do implementation and de-implementation interventions include different behaviour change techniques?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Decreasing ineffective or harmful healthcare practices (de-implementation) may require different approaches than those used to promote uptake of effective practices (implementation). Few psychological theories differentiate between processes involved in decreasing, versus increasing, behaviour. However, it is unknown whether implementation and de-implementation interventions already use different approaches. We used the behaviour change technique (BCT) taxonomy (version 1) (which includes 93 BCTs organised into 12 groupings) to investigate whether implementation and de-implementation interventions for clinician behaviour change use different BCTs. Methods Intervention descriptions in 181 articles from three systematic reviews in the Cochrane Library were coded for (a) implementation versus de-implementation and (b) intervention content (BCTs) using the BCT taxonomy (v1). BCT frequencies were calculated and compared using Pearson’s chi-squared ( χ 2 ), Yates’ continuity correction and Fisher’s exact test, where appropriate. Identified BCTs were ranked according to frequency and rankings for de-implementation versus implementation interventions were compared and described. Results Twenty-nine and 25 BCTs were identified in implementation and de-implementation interventions respectively. Feedback on behaviour was identified more frequently in implementation than de-implementation ( Χ 2 (2, n =178) = 15.693, p = .000057). Three BCTs were identified more frequently in de-implementation than implementation: Behaviour substitution ( Χ 2 (2, n =178) = 14.561, p = .0001; Yates’ continuity correction); Monitoring of behaviour by others without feedback ( Χ 2 (2, n =178) = 16.187, p = .000057; Yates’ continuity correction); and Restructuring social environment ( p = .000273; Fisher’s 2-sided exact test). Conclusions There were some significant differences between BCTs reported in implementation and de-implementation interventions suggesting that researchers may have implicit theories about different BCTs required for de-implementation and implementation. These findings do not imply that the BCTs identified as targeting implementation or de-implementation are effective, rather simply that they were more frequently used. These findings require replication for a wider range of clinical behaviours. The continued accumulation of additional knowledge and evidence into whether implementation and de-implementation is different will serve to better inform researchers and, subsequently, improve methods for intervention design.
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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 | 0,057 | 0,177 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».