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Enregistrement W1789084578 · doi:10.1186/s13012-015-0325-y

Identifying the domains of context important to implementation science: a study protocol

2015· article· en· W1789084578 sur OpenAlexafffund
Janet E. Squires, Ian D. Graham, Alison M. Hutchinson, Susan Michie, Jill Francis, Anne Sales, Jamie Brehaut, Janet Curran, Noah Ivers, John N. Lavis, Stefanie Linklater, Shannon Fenton, Thomas Noseworthy, Jocelyn Vine, Jeremy Grimshaw

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcMaster UniversityWomen's College HospitalMinistry of Health and Long Term CareOttawa HospitalIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoUniversity College LondonMcGill UniversityMonash UniversityInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésContext (archaeology)CLARITYHealth carePsychological interventionHealth services researchHealth administrationMedicineQualitative researchProtocol (science)Health informaticsKnowledge managementMedical educationNursingComputer sciencePublic healthSociologyAlternative medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is growing recognition that "context" can and does modify the effects of implementation interventions aimed at increasing healthcare professionals' use of research evidence in clinical practice. However, conceptual clarity about what exactly comprises "context" is lacking. The purpose of this research program is to develop, refine, and validate a framework that identifies the key domains of context (and their features) that can facilitate or hinder (1) healthcare professionals' use of evidence in clinical practice and (2) the effectiveness of implementation interventions. METHODS/DESIGN: A multi-phased investigation of context using mixed methods will be conducted. The first phase is a concept analysis of context using the Walker and Avant method to distinguish between the defining and irrelevant attributes of context. This phase will result in a preliminary framework for context that identifies its important domains and their features according to the published literature. The second phase is a secondary analysis of qualitative data from 13 studies of interviews with 312 healthcare professionals on the perceived barriers and enablers to their application of research evidence in clinical practice. These data will be analyzed inductively using constant comparative analysis. For the third phase, we will conduct semi-structured interviews with key health system stakeholders and change agents to elicit their knowledge and beliefs about the contextual features that influence the effectiveness of implementation interventions and healthcare professionals' use of evidence in clinical practice. Results from all three phases will be synthesized using a triangulation protocol to refine the context framework drawn from the concept analysis. The framework will then be assessed for content validity using an iterative Delphi approach with international experts (researchers and health system stakeholders/change agents). DISCUSSION: This research program will result in a framework that identifies the domains of context and their features that can facilitate or hinder: (1) healthcare professionals' use of evidence in clinical practice and (2) the effectiveness of implementation interventions. The framework will increase the conceptual clarity of the term "context" for advancing implementation science, improving healthcare professionals' use of evidence in clinical practice, and providing greater understanding of what interventions are likely to be effective in which contexts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,196
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1960,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0130,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,014

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 Opus0,799
Tête enseignante GPT0,789
Écart entre enseignants0,010 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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