Applying Theory-Driven Approaches To Predicting Pediatric Mental Health Clinician Behavior In The Utilization Of Evidence-Based Practice
Notice bibliographique
Résumé
Within pediatric mental health, of the only 25% of children with emotional and behavioral disorders that receive mental health services many receive treatments and interventions that are not based upon evidence. The question remains how to support mental health clinicians to utilize the evidence we have regarding the treatment of pediatric mental health disorders. Research findings consistently demonstrate that there are a variety of successful interventions which can be effective in changing clinical behaviors. However, further research is required to develop and validate a coherent theoretical framework of health professional behavioral change to better inform the choice of interventions. This study applied theory-driven approaches to predict pediatric mental health clinician behavior in the utilization of evidence-based practice. A national web based survey of pediatric outpatient mental health clinicians (N=154) applying the Theory of Planned Behavior and Operant Learning Theory (Habit and Reinforcement) was conducted. The clinical behaviors of interest were: 1) Recommendation of medication consultation/prescription for the treatment of ADHD; 2) Recommendation of parent training regarding child behavior management; and 3) Utilization of evidence-based group therapy with the specific objective of reducing wait lists. Behavioral intention, a theoretically derived measure, was the main outcome measure. Habit uniquely accounted for 61%, 20% and 25% of the variance, respectively in the three behaviors of interest (parent management, medication, and group treatment for waitlist management). Attitude uniquely contributed a further 5% of the variance in intention in medication consultation/prescription while Reinforcement uniquely explained an additional 10% of the intention to use group treatment. Habit is the single greatest predictor of pediatric mental health clinician behavioral intention in the utilization of evidence-based practice. Habit describes why clinicians are engaging in a behavior (it is what they’ve always done), but the other theoretical predictors tell us something about how to change this habit.
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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 | 0,024 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».