Using the behavior change technique ontology to characterize the content of implementation strategies: a secondary analysis of 151 trials targeting evidence-based nursing practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation strategies are essential for translating evidence into routine clinical practice. Their effectiveness depends on specifying and deploying behavior change techniques (BCTs): observable, irreducible components that target determinants of clinician behavior. The Behavior Change Technique Ontology (BCTO) standardizes the identification and labeling of BCTs, yet it has been applied only sparingly in implementation research to date. PURPOSE: To characterize the nature and extent of BCTs explicitly reported or retrospectively identified in implementation trials that targeted evidence-based nursing practice. METHODS: In this secondary analysis of a prior systematic review, we coded BCTs across 151 implementation trials with a manual derived from the 281-item BCTO. One to two coders per study applied coding rules in NVivo; disagreements were resolved by consensus. Feasibility indicators included coder certainty ("Definitely" vs "Probably" present) and the need for extra coding rules. RESULTS: Trials contained 907 BCT instances: 857 in intervention arms, 50 in controls. We identified 100 of the BCTO's 281 techniques (35.6%), spanning 17 of its 20 parent groups. Intervention arms featured a median of four BCT instances (IQR 3-7) and four unique BCTs (IQR 3-5). The five most common BCTs were Instruct how to perform behavior (n = 273), Arrange informational support (n = 127), Deliver informational support (n = 83), Demonstrate behavior (n = 62), and Practice behavior (n = 43). Only 37% of BCT instances were coded with high certainty, and 17 supplementary decision rules were required for consistent coding. CONCLUSIONS: Implementation strategies targeting nursing practice rely on instructional and informational BCTs, with limited use of goal-directed, feedback-intensive or context-altering techniques that could enhance impact. CLINICAL TRIAL INFORMATION: The Clinical Trials Registration PROSPERO CRD42019130446.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».