Applications of social marketing for implementation science: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation science has a history of drawing from other fields to advance its science, yet understanding how approaches from marketing might enhance the field remains a largely untapped area of theoretical and methodological potential. Social marketing (i.e., applying commercial marketing to solve social or health problems) is a branch of marketing that shares many conceptual features with implementation science (e.g., behaviour change), but remains an unrealized opportunity for synergy. This review aimed to 1) describe studies that have tested social marketing interventions in controlled designs; 2) describe these interventions including their context, mechanism, and outcome; and 3) propose social marketing approaches that might be usefully applied to implementation science. METHODS: This scoping review, with a team consensus discussion, followed JBI (formerly the Joanna Briggs Institute) methodological guidance and included a team of researchers and practitioners in implementation, marketing, and social marketing. Twelve databases were searched. Studies were included that 1) utilized a randomized or non-randomized controlled intervention design; and 2) tested a social marketing intervention as defined by five essential social marketing criteria. Two reviewers independently completed all screening and extraction. Variables extracted included intervention details per social marketing criteria and the intervention's context, mechanism, and outcome. Team consensus discussions of the scoping review results were used to determine approaches that might be usefully applied more broadly across implementation science. RESULTS: Screening of 4,867 citations yielded 28 included studies published from 1999-2023. All topics were from the health field and included nutrition (13, 46%), sexual health/family planning (6, 21%), physical activity (3, 11%), child safety (1, 4%), cancer screening (1, 4%), fall prevention (1, 4%), worksite safety (1, 4%), sanitation (1, 4%), and substance abuse (1, 4%). Novel theories identified included 'Exchange Theory' and 'Consumer Information Processing Model'. Proposed approaches to consider for application included: leverage emotions; design for appeal; consider what your audience values; understand the price; understand the place; emphasize competitive advantage; and use branding. CONCLUSIONS: This review examined the application of social marketing theories and approaches to implementation science. Applying social marketing approaches could invigorate novel and creative thinking in implementation science. REGISTRATION: Open Science Framework Registration link: osf.io/6q834.
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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 | 0,215 | 0,403 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,076 | 0,074 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».