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Enregistrement W2039996805 · doi:10.1186/s13012-014-0115-y

Using realist evaluation to open the black box of knowledge translation: a state-of-the-art review

2014· review· en· W2039996805 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésKnowledge translationPsychological interventionHealth informaticsContext (archaeology)Health services researchHealth administrationHealth careMedicineVariety (cybernetics)Knowledge managementIntervention (counseling)Medical educationComputer scienceManagement sciencePublic healthNursingArtificial intelligencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In knowledge translation, complex interventions may be implemented in the attempt to improve uptake of research-based knowledge in practice. Traditional evaluation efforts that focus on aggregate effectiveness represent an oversimplification of both the environment and the interventions themselves. However, theory-based approaches to evaluation, such as realist evaluation (RE), may be better-suited to examination of complex knowledge translation interventions with a view to understanding what works, for whom, and under what conditions. It is the aim of the present state-of-the-art review to examine current literature with regard to the use of RE in the assessment of knowledge translation interventions implemented within healthcare environments. METHODS: Multiple online databases were searched from 1997 through June 2013. Primary studies examining the application or implementation of knowledge translation interventions within healthcare settings and using RE were selected for inclusion. Varying applications of RE across studies were examined in terms of a) reporting of core elements of RE, and b) potential feasibility of this evaluation method. RESULTS: A total of 14 studies (6 study protocols), published between 2007 and 2013, were identified for inclusion. Projects were initiated in a variety of healthcare settings and represented a range of interventions. While a majority of authors mentioned context (C), mechanism (M) and outcome (O), a minority reported the development of C-M-O configurations or testable hypotheses based on these configurations. Four completed studies reported results that included refinement of proposed C-M-O configurations and offered explanations within the RE framework. In the few studies offering insight regarding challenges associated with the use of RE, difficulties were expressed regarding the definition of both mechanisms and contextual factors. Overall, RE was perceived as time-consuming and resource intensive. CONCLUSIONS: The use of RE in knowledge translation is relatively new; however, theory-building approaches to the examination of complex interventions in this area may be increasing as researchers attempt to identify what works, for whom and under what circumstances. Completion of the RE cycle may be challenging, particularly in the development of C-M-O configurations; however, as researchers approach challenges and explore innovations in its application, rich and detailed accounts may improve feasibility.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,949
Tête enseignante GPT0,817
Écart entre enseignants0,132 · 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