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Enregistrement W4292302488 · doi:10.1186/s13012-022-01227-2

Examining the complementarity between the ERIC compilation of implementation strategies and the behaviour change technique taxonomy: a qualitative analysis

2022· article· en· W4292302488 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthHealth Research Board
Mots-clésComplementarity (molecular biology)Health services researchHealth informaticsHealth administrationQuality of Life ResearchMedicineTaxonomy (biology)Public healthManagement scienceEconomicsNursingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Efforts to generate evidence for implementation strategies are frustrated by insufficient description. The Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC) compilation names and defines implementation strategies; however, further work is needed to describe the actions involved. One potentially complementary taxonomy is the behaviour change techniques (BCT) taxonomy. We aimed to examine the extent and nature of the overlap between these taxonomies. METHODS: Definitions and descriptions of 73 strategies in the ERIC compilation were analysed. First, each description was deductively coded using the BCT taxonomy. Second, a typology was developed to categorise the extent of overlap between ERIC strategies and BCTs. Third, three implementation scientists independently rated their level of agreement with the categorisation and BCT coding. Finally, discrepancies were settled through online consensus discussions. Additional patterns of complementarity between ERIC strategies and BCTs were labelled thematically. Descriptive statistics summarise the frequency of coded BCTs and the number of strategies mapped to each of the categories of the typology. RESULTS: Across the 73 strategies, 41/93 BCTs (44%) were coded, with 'restructuring the social environment' as the most frequently coded (n=18 strategies, 25%). There was direct overlap between one strategy (change physical structure and equipment) and one BCT ('restructuring physical environment'). Most strategy descriptions (n=64) had BCTs that were clearly indicated (n=18), and others where BCTs were probable but not explicitly described (n=31) or indicated multiple types of overlap (n=15). For some strategies, the presence of additional BCTs was dependent on the form of delivery. Some strategies served as examples of broad BCTs operationalised for implementation. For eight strategies, there were no BCTs indicated, or they did not appear to focus on changing behaviour. These strategies reflected preparatory stages and targeted collective cognition at the system level rather than behaviour change at the service delivery level. CONCLUSIONS: This study demonstrates how the ERIC compilation and BCT taxonomy can be integrated to specify active ingredients, providing an opportunity to better understand mechanisms of action. Our results highlight complementarity rather than redundancy. More efforts to integrate these or other taxonomies will aid strategy developers and build links between existing silos in implementation science.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,867
Tête enseignante GPT0,725
Écart entre enseignants0,142 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle