Designing theoretically-informed implementation interventions
Notice bibliographique
Résumé
Clinical and health services research is continually producing new findings that may contribute to effective and efficient patient care. However, the transfer of research findings into practice is unpredictable and can be a slow and haphazard process. Ideally, the choice of implementation strategies would be based upon evidence from randomised controlled trials or systematic reviews of a given implementation strategy. Unfortunately, reviews of implementation strategies consistently report effectiveness some, but not all of the time; possible causes of this variation are seldom reported or measured by the investigators in the original studies. Thus, any attempts to extrapolate from study settings to the real world are hampered by a lack of understanding of the effects of key elements of individuals, interventions, and the settings in which they were trialled. The explicit use of theory offers a way of addressing these issues and has a number of advantages, such as providing: a generalisable framework within which to represent the dimensions that implementation studies address, a process by which to inform the development and delivery of interventions, a guide when evaluating, and a way to allow for an exploration of potential causal mechanisms. However, the use of theory in designing implementation interventions is methodologically challenging for a number of reasons, including choosing between theories and faithfully translating theoretical constructs into interventions. The explicit use of theory offers potential advantages in terms of facilitating a better understanding of the generalisability and replicability of implementation interventions. However, this is a relatively unexplored methodological area.
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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 | 0,107 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».