A Network Analysis Perspective to Implementation: The Example of Health Links to Promote Coordinated Care
Notice bibliographique
Résumé
Although implementation models broadly recognize the importance of social relationships, our knowledge about applying social network analysis (SNA) to formative, process, and outcome evaluations of health system interventions is limited. We explored applications of adopting an SNA lens to inform implementation planning, engagement and execution, and evaluation. We used Health Links, a province-wide program in Canada aiming to improve care coordination among multiple providers of high-needs patients, as an example of a health system intervention. At the planning phase, an SNA can depict the structure, network influencers, and composition of clusters at various levels. It can inform the engagement and execution by identifying potential targets (e.g., opinion leaders) and by revealing structural gaps and clusters. It can also be used to assess the outcomes of the intervention, such as its success in increasing network connectivity; changing the position of certain actors; and bridging across specialties, organizations, and sectors. We provided an overview of how an SNA lens can shed light on the complexity of implementation along the entire implementation pathway, by revealing the relational barriers and facilitators, the application of network-informed and network-altering interventions, and testing hypotheses on network consequences of the implementation.
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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 | 0,029 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,038 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».