Testing the <scp>C</scp>onsolidated <scp>F</scp>ramework for <scp>I</scp>mplementation <scp>R</scp>esearch on health care innovations from <scp>S</scp>outh <scp>Y</scp>orkshire
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: There is an international imperative to implement research into clinical practice to improve health care. Understanding the dynamics of change requires knowledge from theoretical and empirical studies. This paper presents a novel approach to testing a new meta theoretical framework: the Consolidated Framework for Implementation Research. METHOD: The utility of the Framework was evaluated using a post hoc, deductive analysis of 11 narrative accounts of innovation in health care services and practice from England, collected in 2010. A matrix, comprising the five domains and 39 constructs of the Framework was developed to examine the coherence of the terminology, to compare results across contexts and to identify new theoretical developments. RESULTS: The Framework captured the complexity of implementation across 11 diverse examples, offering theoretically informed, comprehensive coverage. The Framework drew attention to relevant points in individual cases together with patterns across cases; for example, all were internally developed innovations that brought direct or indirect patient advantage. In 10 cases, the change was led by clinicians. Most initiatives had been maintained for several years and there was evidence of spread in six examples. Areas for further development within the Framework include sustainability and patient/public engagement in implementation. CONCLUSION: Our analysis suggests that this conceptual framework has the potential to offer useful insights, whether as part of a situational analysis or by developing context-specific propositions for hypothesis testing. Such studies are vital now that innovation is being promoted as core business for health care.
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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 | 0,149 | 0,282 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».