Surfacing the causal assumptions and active ingredients of healthcare quality improvement interventions: An application to primary care opioid prescribing
Notice bibliographique
Résumé
Background Efforts to maximize the impact of healthcare improvement interventions are hampered when intervention components are not well defined or described, precluding the ability to understand how and why interventions are expected to work. Method We partnered with two organizations delivering province-wide quality improvement interventions to establish how they envisaged their interventions lead to change (their underlying causal assumptions) and to identify active ingredients (behavior change techniques [BCTs]). The interventions assessed were an audit and feedback report and an academic detailing program. Both focused on supporting safer opioid prescribing in primary care in Ontario, Canada. Data collection involved semi-structured interviews with intervention developers ( n = 8) and a content analysis of intervention documents. Analyses unpacked and articulated how the interventions were intended to achieve change and how this was operationalized. Results: Developers anticipated that the feedback report would provide physicians with a clear understanding of their own prescribing patterns in comparison to others. In the feedback report, we found an emphasis on BCTs consistent with that assumption ( feedback on behavior; social comparison). The detailing was designed to provide tailored support to enable physicians to overcome barriers to change and to gradually enact specific practice changes for patients based on improved communication. In the detailing materials, we found an emphasis on instructions on how to perform the behavior, for a range of behaviors (e.g., tapering opioids, treating opioid use disorder). The materials were supplemented by detailer-enacted BCTs (e.g., social support [practical]; goal setting [behavior]; review behavioral goal[s]). Conclusions The interventions included a small range of BCTs addressing various clinical behaviors. This work provides a methodological example of how to apply a behavioral lens to surface the active ingredients, target clinical behaviors, and causal assumptions of existing large-scale improvement interventions that could be applied in other contexts to optimize effectiveness and facilitate scale and spread.
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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 | 0,080 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».