Developing theory-informed implementation strategies to embed a suicide safety planning intervention app into a psychiatric emergency department: co-design study using the Behaviour Change Wheel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Safety planning is a commonly used, evidence-based intervention for suicide prevention. There is a need for continuous engagement with safety plans post-discharge, and the improvement of safety plan portability has been discussed within our mental health organisation. This has led to the development of an app, called the Hope App. This study aims to implement this app into routine practice in a Canadian psychiatric emergency department. AIMS: We aimed to describe a collaborative, theoretically driven approach to co-design implementation strategies to elicit behaviour change among emergency department clinicians; co-develop a set of tailored, theory-informed, multifaceted implementation strategies for embedding an app into a psychiatric emergency department; and describe engagement evaluation received by the co-design team. METHOD: Co-design approaches and the Behaviour Change Wheel were used to develop implementation strategies with clinicians, patients and care partners. The co-design team consisted of 12 members, and we held four design sessions. Design sessions were iterative in nature and organised such that the findings of each session fed into the next session. RESULTS: We identified 11 implementation strategies encompassing different combinations of intervention functions and behaviour change techniques, targeting barriers and leveraging facilitators identified in our previous work. CONCLUSIONS: The tailored implementation strategies developed in this study have the potential to fill existing gaps in integrating digital technology. A key strength of this study is its use of behaviour change theories and a collaborative approach. The strategies are designed to align with the needs and preferences of clinicians, patients and care partners.
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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 | 0,083 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».