Standards for Reporting Implementation Studies (StaRI): explanation and elaboration document
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Implementation studies are often poorly reported and indexed, reducing their potential to inform the provision of healthcare services. The Standards for Reporting Implementation Studies (StaRI) initiative aims to develop guidelines for transparent and accurate reporting of implementation studies. METHODS: An international working group developed the StaRI guideline informed by a systematic literature review and e-Delphi prioritisation exercise. Following a face-to-face meeting, the checklist was developed iteratively by email discussion and critical review by international experts. RESULTS: The 27 items of the checklist are applicable to the broad range of study designs employed in implementation science. A key concept is the dual strands, represented as 2 columns in the checklist, describing, on the one hand, the implementation strategy and, on the other, the clinical, healthcare or public health intervention being implemented. This explanation and elaboration document details each of the items, explains the rationale and provides examples of good reporting practice. CONCLUSIONS: Previously published reporting statements have been instrumental in improving reporting standards; adoption by journals and authors may achieve a similar improvement in the reporting of implementation strategies that will facilitate translation of effective interventions into routine practice.
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.
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 | 0,611 | 0,770 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,019 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».