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Enregistrement W4407099396 · doi:10.1186/s12961-025-01284-1

Opening the black box of health systems performance management using the behaviour change techniques taxonomy: implications for health research and practice

2025· article· en· W4407099396 sur OpenAlexafffundabout
Jenna M. Evans, Sarah Wheeler

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaArts Research Board, McMaster UniversityMcMaster University
Mots-clésHealth services researchPublic healthBlack boxHealth administrationHealth policyTaxonomy (biology)MedicineComputer scienceNursingEcologyBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Performance management (PM) systems in healthcare consist of many interacting interventions, such as contracts, scorecards and incentives. The diversity, complexity and poor description of PM interventions hampers replication in research, standardized comparative analysis and accumulation of evidence. Specifying PM systems and interventions in terms of their behaviour change techniques (BCTs) using standardized language can address these challenges and clarify the mechanisms linking system-level PM with individual behaviours. METHODS: We conducted an analysis of BCTs in a PM system in Ontario, Canada using a modified behaviour change technique taxonomy (BCTT). We reviewed 64 documents, observed 15 meetings and conducted 4 semi-structured interviews with key informants to map the PM interventions on to the taxonomy. RESULTS: We identified 54 BCTs spanning 13 taxonomy domains in the PM system. BCTs were concentrated in four domains: (1) goals and planning, (2) reward and threat, (3) feedback and monitoring and (4) identity. The BCTs coded most often included: (1) discrepancy between current behaviour and goal, (2) feedback on outcome(s) of behaviour, (3) social comparison and (4) social incentive/reward. These BCTs suggest that this PM system seeks to change behaviour primarily by directing programme attention to their current performance in relation to the target and in relation to other programs across the province, and by acknowledging good performance with praise or recognition. A total of five PM interventions accounted for 58% of identified BCTs - the scorecard, quarterly performance review reports, quarterly performance review meetings, escalation letter for poor or declining performance and the improvement action plan. CONCLUSIONS: The results provide a unique analytical and evaluative characterization of the PM system, revealing how a behaviour-change lens on health systems PM can support the (re)design, standardized comparison, and evaluation of PM systems in research and in practice.

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)0,166
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,197
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1660,197
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0130,025
Études des sciences et des technologies0,0070,044
Communication savante0,0220,024
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,961
Tête enseignante GPT0,791
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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