Components of multiple health behaviour change interventions for patients with chronic conditions: a systematic review and meta-regression of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
Interventions addressing more than one health behaviour at a time could be an efficient way of intervening to manage chronic conditions. Within a systematic review of multiple health behaviour change (MBHC) interventions, we identified key components of interventions in patients with chronic conditions, assessed how they are linked to theory, behaviour change techniques implemented, and evaluated their impact on intervention effectiveness. Studies were identified by systematically searching five electronic databases. Subgroup analyses and meta-regressions were conducted to analyse the association between intervention components and behavioural changes. In total, 61 studies were included spanning different chronic conditions (e.g., cardiovascular conditions, type 2 diabetes). Most interventions sought to change behaviours simultaneously (72%), often targeting the ‘physical activity, diet and smoking’ cluster of behaviours (33%), and were not theory informed (55%). A total of 36 behaviour change techniques were identified, most commonly goal setting behaviour and self-monitoring of behaviour. Subgroup analyses indicated that MHBC interventions delivered entirely face-to-face might not be as effective for physical activity outcomes, and not using goal setting (behaviour) might be more effective for smoking cessation outcomes. Meta-regressions indicated that a longer intervention duration may work best to achieve better physical activity outcomes. This review provides a comprehensive understanding of interventions and contributes to the field of MHBC by facilitating data-driven insights for future optimisation and dissemination.
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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 | 0,037 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».