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Enregistrement W4403733479 · doi:10.23736/s1973-9087.24.08452-1

Behavior change theory and behavior change technique use in cancer rehabilitation interventions: a secondary analysis

2024· article· en· W4403733479 sur OpenAlexaff
M. L. Voss, Rachelle Brick, Lynne Padgett, Stephen Wechsler, Yash B. Joshi, Genevieve Ammendolia Tomé, Sasha Arbid, Grace Campbell, Kristin L. Campbell, Dima El Hassanieh, Caroline M. Klein, Adrienne Lam, Kathleen Doyle Lyons, Aisha Sabir, Alix G. Sleight, Jennifer M. Jones

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Physical and Rehabilitation Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationPsychological interventionPhysical medicine and rehabilitationBehavior changePhysical therapyGerontologyNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is limited evidence depicting ways that behavioral theory and techniques have been incorporated into cancer rehabilitation interventions. Examining their use within cancer rehabilitation interventions may provide insight into the active ingredients that can maximize patient engagement and intervention effectiveness. AIM: This secondary analysis aimed to describe the use of behavior change theory and behavior change techniques (BCTs) in two previously conducted systematic reviews of cancer rehabilitation interventions. DESIGN: Secondary analysis of randomized controlled trials (RCTs) drawn from two systematic reviews examining the effect of cancer rehabilitation interventions on function and disability. SETTING: In-person and remotely delivered rehabilitation interventions. POPULATION: Adult cancer survivors. METHODS: Data extraction included: behavior change theory use, functional outcome data, and BCTs using the Behavior Change Technique Taxonomy (BCTTv1). Based on their effects on function, interventions were categorized as "very", "quite" or "non-promising". To assess the relative effectiveness of coded BCTs, a BCT promise ratio was calculated (the ratio of promising to non-promising interventions that included the BCT). RESULTS: Of 180 eligible RCTs, 25 (14%) reported using a behavior change theory. Fifty-four (58%) of the 93 BCTs were used in least one intervention (range 0-29). Interventions reporting theory use utilized more BCTs (median=7) compared to those with no theory (median=3.5; U=2827.00, P=0.001). The number of BCTs did not differ between the very, quite, and non-promising intervention groups (H(2)=0.24, P=0.85). 20 BCTs were considered promising (promise ratio >2) with goal setting, graded tasks, and social support (unspecified) having the highest promise ratios. CONCLUSIONS: While there was a wide range of BCTs utilized, they were rarely based on theoretically-proposed pathways and the number of BCTs reported was not related to intervention effectiveness. CLINICAL REHABILITATION IMPACT: Clinicians should consider basing new interventions upon a relevant behavior change theory. Intentionally incorporating the BCTs of goal setting, graded tasks, and social support may improve intervention efficacy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,185
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,185
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,019
Bibliométrie0,0190,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,313 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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