Clinical interventions, implementation interventions, and the potential greyness in between -a discussion paper
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing awareness that regardless of the proven value of clinical interventions, the use of effective strategies to implement such interventions into clinical practice is necessary to ensure that patients receive the benefits. However, there is often confusion between what is the clinical intervention and what is the implementation intervention. This may be caused by a lack of conceptual clarity between 'intervention' and 'implementation', yet at other times by ambiguity in application. We suggest that both the scientific and the clinical communities would benefit from greater clarity; therefore, in this paper, we address the concepts of intervention and implementation, primarily as in clinical interventions and implementation interventions, and explore the grey area in between. DISCUSSION: To begin, we consider the similarities, differences and potential greyness between clinical interventions and implementation interventions through an overview of concepts. This is illustrated with reference to two examples of clinical interventions and implementation intervention studies, including the potential ambiguity in between. We then discuss strategies to explore the hybridity of clinical-implementation intervention studies, including the role of theories, frameworks, models, and reporting guidelines that can be applied to help clarify the clinical and implementation intervention, respectively. CONCLUSION: Semantics provide opportunities for improved precision in depicting what is 'intervention' and what is 'implementation' in health care research. Further, attention to study design, the use of theory, and adoption of reporting guidelines can assist in distinguishing between the clinical intervention and the implementation intervention. However, certain aspects may remain unclear in analyses of hybrid studies of clinical and implementation interventions. Recognizing this potential greyness can inform further discourse.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,060 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle