Tailored implementation for chronic diseases (TICD): A project protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The assumption underlying tailoring is that implementation interventions are most helpful if these effectively address the most important determinants of practice for improvement in the targeted setting. The aim of the Tailored Implementation For Chronic Diseases (TICD) project is to develop valid and efficient methods of tailoring implementation interventions to determinants of practice for knowledge implementation in chronic illness care. METHODS: The TICD project has organized the planned empirical research in three work packages that follow the three main steps of tailoring: identification of determinants of healthcare practice, matching implementation interventions to identified determinants of practice, and applying and assessing the tailored implementation interventions. These three key steps of tailored implementation will be applied to targeted chronic conditions in five different healthcare systems: cardiovascular disease in the Netherlands, obesity in England, depression in Norway, chronic obstructive pulmonary disease in Poland, and multimorbidity in Germany. The design and interpretation of empirical research will be informed by systematic reviews of previous research on tailoring implementation interventions. DISCUSSION: The TICD project will provide much needed evidence on the advantages and disadvantages of different methods of identifying important determinants of practice and selecting implementation strategies that take account of those. It will also provide five rigorous evaluations of tailored implementation interventions for five different chronic conditions.
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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 | 0,098 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,017 |
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 ».