Determining the Prioritization of Behavior Change Techniques for Long-Term Stroke Rehabilitation: Delphi Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke results in both physical disability and psychological distress. The impact can be minimized through rehabilitation, but it is a long-term process, making it difficult for patients to adhere to treatment. Thus, a better understanding of long-term behavior change interventions for patients with stroke is needed as well as how such interventions can support not only rehabilitation of motoric functions but also mental well-being. Objective: The aim of this study is to understand both the most important behavior change technique (BCT) clusters for long-term stroke rehabilitation in general as well as which are most relevant for each aspect of stroke rehabilitation: behavioral, cognitive, and emotional. Methods: We applied the 16 BCT clusters. The study used a 2-round Delphi survey, as reliable consensus was obtained among a group of 12 international experts. Experts represented three main backgrounds involved in behavioral intervention in the health context: (1) specialists in behavioral science (n=4), (2) behavioral designers (n=4), and (3) expert health care professionals (n=4). Experts were brought together in this way for the first time. In the first round, web-based questionnaires were used to collect data from the experts. This was followed by a personalized second round. Consensus was determined by statistically aggregating the responses and evaluating IQR and percentage consensus. BCT clusters reaching consensus (IQR ≤1 and percentage ≥50%) were then ranked. Results: In total, 12 of 16 BCT clusters reached consensus for general importance in stroke rehabilitation, with 11, 9, and 6 BCT clusters achieving consensus for, respectively, the behavioral, cognitive, and emotional aspects of rehabilitation. The overall most relevant BCT clusters were repetition and substitution, social support, feedback and monitoring, and self-belief, with similar outcomes for behavioral and cognitive rehabilitation. For emotional rehabilitation, social support and identity were emphasized. The least relevant BCT clusters were natural consequences, covert learning, and comparison of behavior. Conclusions: This expert panel study using a 2-round Delphi survey ranked the importance of BCT clusters for long-term stroke rehabilitation. The process yielded a number of novel insights highlighting differences in importance between general rehabilitation and that specifically focused on the behavioral, cognitive, and emotional aspects of stroke recovery. This provides a first but important step toward unlocking the prioritization of BCT clusters for long-term intervention contexts such as stroke rehabilitation and enables effective intervention mapping addressing long-term behavior change and treatment adherence.
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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 | 0,052 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».