Healthcare professional behaviour: health impact, prevalence of evidence-based behaviours, correlates and interventions
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare professional (HCP) behaviours are actions performed by individuals and teams for varying and often complex patient needs. However, gaps exist between evidence-informed care behaviours and the care provided. Implementation science seeks to develop generalizable principles and approaches to investigate and address care gaps, supporting HCP behaviour change while building a cumulative science. We highlight theory-informed approaches for defining HCP behaviour and investigating the prevalence of evidence-based care and known correlates and interventions to change professional practice. Behavioural sciences can be applied to develop implementation strategies to support HCP behaviour change and provide valid, reliable tools to evaluate these strategies. There are thousands of different behaviours performed by different HCPs across many contexts, requiring different implementation approaches. HCP behaviours can include activities related to promoting health and preventing illness, assessing and diagnosing illnesses, providing treatments, managing health conditions, managing the healthcare system and building therapeutic alliances. The key challenge is optimising behaviour change interventions that address barriers to and enablers of recommended practice. HCP behaviours may be determined by, but not limited to, Knowledge, Social influences, Intention, Emotions and Goals. Understanding HCP behaviour change is a critical to ensuring advances in health psychology are applied to maximize population health.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».