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Enregistrement W2612174634 · doi:10.1186/s13012-017-0592-x

Organizational theory for dissemination and implementation research

2017· article· en· W2612174634 sur OpenAlexaff
Sarah A. Birken, Alicia C. Bunger, Byron J. Powell, Kea Turner, Alecia Clary, Stacey L. Klaman, Yan Yu, Daniel J. Whitaker, Shannon R. Self, Whitney L. Rostad, Jenelle R. Shanley Chatham, M. Alexis Kirk, Christopher M. Shea, Emily R. Haines, Bryan J. Weiner

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésTransaction costResource dependence theoryContingency theoryOrganizational theoryInstitutional theoryOrganizational economicsPublic relationsEconomicsBusinessKnowledge managementPolitical scienceComputer scienceManagementMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Even under optimal internal organizational conditions, implementation can be undermined by changes in organizations' external environments, such as fluctuations in funding, adjustments in contracting practices, new technology, new legislation, changes in clinical practice guidelines and recommendations, or other environmental shifts. Internal organizational conditions are increasingly reflected in implementation frameworks, but nuanced explanations of how organizations' external environments influence implementation success are lacking in implementation research. Organizational theories offer implementation researchers a host of existing, highly relevant, and heretofore largely untapped explanations of the complex interaction between organizations and their environment. In this paper, we demonstrate the utility of organizational theories for implementation research. DISCUSSION: We applied four well-known organizational theories (institutional theory, transaction cost economics, contingency theories, and resource dependency theory) to published descriptions of efforts to implement SafeCare, an evidence-based practice for preventing child abuse and neglect. Transaction cost economics theory explained how frequent, uncertain processes for contracting for SafeCare may have generated inefficiencies and thus compromised implementation among private child welfare organizations. Institutional theory explained how child welfare systems may have been motivated to implement SafeCare because doing so aligned with expectations of key stakeholders within child welfare systems' professional communities. Contingency theories explained how efforts such as interagency collaborative teams promoted SafeCare implementation by facilitating adaptation to child welfare agencies' internal and external contexts. Resource dependency theory (RDT) explained how interagency relationships, supported by contracts, memoranda of understanding, and negotiations, facilitated SafeCare implementation by balancing autonomy and dependence on funding agencies and SafeCare developers. In addition to the retrospective application of organizational theories demonstrated above, we advocate for the proactive use of organizational theories to design implementation research. For example, implementation strategies should be selected to minimize transaction costs, promote and maintain congruence between organizations' dynamic internal and external contexts over time, and simultaneously attend to organizations' financial needs while preserving their autonomy. We describe implications of applying organizational theory in implementation research for implementation strategies, the evaluation of implementation efforts, measurement, research design, theory, and practice. We also offer guidance to implementation researchers for applying organizational theory.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,177
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,288
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1770,288
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0060,023
Communication savante0,0190,018
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0110,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,005

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 Opus0,804
Tête enseignante GPT0,827
Écart entre enseignants0,023 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations177
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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