The Process, Outcomes, and Challenges of Feasibility Studies Conducted in Partnership With Stakeholders: A Health Intervention for Women Survivors of Intimate Partner Violence
Notice bibliographique
Résumé
Feasibility studies play a crucial role in determining whether complex, community-based interventions should be subject to efficacy testing. Reports of such studies often focus on efficacy potential but less often examine other elements of feasibility, such as acceptance by clients and professionals, practicality, and system integration, which are critical to decisions for proceeding with controlled efficacy testing. Although stakeholder partnership in feasibility studies is widely suggested to facilitate the research process, strengthen relevance, and increase knowledge transfer, little is written about how this occurs or its consequences and outcomes. We began to address these gaps in knowledge in a feasibility study of a health intervention for women survivors of intimate partner violence (IPV) conducted in partnership with policy, community and practitioner stakeholders. We employed a mixed-method design, combining a single-group, pre-post intervention study with 52 survivors of IPV, of whom 42 completed data collection, with chart review data and interviews of 18 purposefully sampled participants and all 9 interventionists. We assessed intervention feasibility in terms of acceptability, demand, practicality, implementation, adaptation, integration, and efficacy potential. Our findings demonstrate the scope of knowledge attainable when diverse elements of feasibility are considered, as well as the benefits and challenges of partnership. The implications of diverse perspectives on knowledge transfer are discussed. Our findings show the importance of examining elements of feasibility for complex community-based health interventions as a basis for determining whether controlled intervention efficacy testing is justified and for refining both the intervention and the research design.
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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 | 0,281 | 0,356 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».