Will E-Monitoring of Policy and Program Implementation Stifle or Enhance Practice? How Would We Know?
Notice bibliographique
Résumé
Electronic or digital monitoring systems could promote the visibility of health promotion and disease prevention programs by providing new tools to support the collection, analysis, and reporting of data. In clinical settings however, the benefits of e-monitoring of service delivery remain contested. While there are some examples of e-monitoring systems improving patient outcomes, the smooth introduction into clinical practice has not occurred. Expected efficiencies have not been realized. The restructuring of team work has been problematic. Most particularly, knowledge from research has not advanced sufficiently because the meaning of e-monitoring has not been well theorized in the first place. As enthusiasm for e-monitoring in health promotion grows, it behooves us to ensure that health promotion practice learns from these insights. We outline the history of program monitoring in health promotion and the development of large-scale e-monitoring systems to track policy and program delivery. We interrogate how these technologies can be understood, noticing how they inevitably elevate some parts of practice over others. We suggest that progress in e-monitoring research and development could benefit from the insights and methods of improvement science (the science that underpins how practitioners attempt to solve problems and promote quality) as conceptually distinct from implementation science (the science of getting particular evidence-based programs into practice). To fully appreciate whether e-monitoring of program implementation will act as an aid or barrier to health promotion practice we canvass a wide range of theoretical perspectives. We illustrate how different theories draw attention to different aspects of the role of e-monitoring, and its impact on practice.
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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 | 0,100 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,032 |
| Communication savante | 0,023 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».