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Enregistrement W7027395025

Changing behaviour, ‘more or less’: Investigating
\nwhether there is a basis for designing different
\ninterventions for implementation and deimplementation.

2016· dissertation· en· W7027395025 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCity Research Online (City University London) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionHealth careBehaviour changeProcess (computing)Variety (cybernetics)Systematic reviewExploratory researchTriangulationWork (physics)Behavior change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The process of decreasing ineffective or harmful healthcare (deimplementation) may require different approaches than those used to promote uptake of new procedures (implementation) but research into different approaches is currently lacking. It has not been determined if there is a theoretical and evidence-based rationale for designing different interventions for implementation and de-implementation.
\n
\nObjectives: The objectives of this thesis were to: 1) Investigate whether there is a theoretical basis for identifying different mechanisms of change by which behaviour might increase versus decrease; 2) Assess whether predictors of health professional behaviour differ depending on whether behaviour was one clinicians should implement or behaviours clinicians should de-implement; and 3) Identify the Behaviour Change Techniques of published implementation and de-implementation interventions to determine if there is a difference between the techniques reported in these interventions.
\n
\nMethods: Study 1 used Critical Interpretive Synthesis to investigate whether a theoretical rationale exists for identifying different mechanisms of change by which interventions may work for implementation and de-implementation. Study 2 investigated whether the theoretical constructs commonly used to predict health professional behaviour differ based on whether the behaviours should be implemented or de-implemented. It was an exploratory study involving secondary analysis on 13 existing questionnaire datasets from a variety of healthcare professional groups in primary care settings in the United Kingdom and Canada. Study 3 involved the classification and frequency of Behaviour Change Techniques in implementation and de-implementation interventions from selected Cochrane Effective Practice and Organisation of Care systematic reviews. Findings from these three studies were interpreted using the concurrent triangulation approach to report on the key findings.
\n
\nResults: Operant Learning Theory (OLT) proposes different approaches to increasing and decreasing behaviour changes and therefore implementation and de-implementation interventions (Studies 1 & 3), despite a number of commonly used theories being poor predictors of behaviours for implementation and de-implementation (Study 2). Additionally, whilst the range of techniques was limited, the technique Behaviour substitution was frequently used to decrease health professionals’ behaviours (Study 3) and also identified as a strategy commonly used to decrease behaviour in general (Study 1).
\n
\nConclusion: Whilst the findings suggest that OLT may be promising in developing different interventions for implementation and de-implementation, how best to use these OLT principles is unclear. In instances whereby Behaviour substitution is part of a de-implementation intervention, it is not clear how best to identify the substitute behaviour. Additional investigation is required to better inform the design of implementation and de-implementation interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,600
Tête enseignante GPT0,638
Écart entre enseignants0,037 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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