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Enregistrement W2900904000 · doi:10.1186/s13012-018-0836-4

T-CaST: an implementation theory comparison and selection tool

2018· article· en· W2900904000 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésHealth informaticsHealth administrationMedicineHealth services researchSelection (genetic algorithm)Public healthNursingArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Theories, models, and frameworks (TMF) are foundational for generalizing implementation efforts and research findings. However, TMF and the criteria used to select them are not often described in published articles, perhaps due in part to the challenge of selecting from among the many TMF that exist in the field. The objective of this international study was to develop a user-friendly tool to help scientists and practitioners select appropriate TMF to guide their implementation projects. METHODS: Implementation scientists across the USA, the UK, and Canada identified and rated conceptually distinct categories of criteria in a concept mapping exercise. We then used the concept mapping results to develop a tool to help users select appropriate TMF for their projects. We assessed the tool's usefulness through expert consensus and cognitive and semi-structured interviews with implementation scientists. RESULTS: Thirty-seven implementation scientists (19 researchers and 18 practitioners) identified four criteria domains: usability, testability, applicability, and familiarity. We then developed a prototype of the tool that included a list of 25 criteria organized by domain, definitions of the criteria, and a case example illustrating an application of the tool. Results of cognitive and semi-structured interviews highlighted the need for the tool to (1) be as succinct as possible; (2) have separate versions to meet the unique needs of researchers versus practitioners; (3) include easily understood terms; (4) include an introduction that clearly describes the tool's purpose and benefits; (5) provide space for noting project information, comparing and scoring TMF, and accommodating contributions from multiple team members; and (6) include more case examples illustrating its application. Interview participants agreed that the tool (1) offered them a way to select from among candidate TMF, (2) helped them be explicit about the criteria that they used to select a TMF, and (3) enabled them to compare, select from among, and/or consider the usefulness of combining multiple TMF. These revisions resulted in the Theory Comparison and Selection Tool (T-CaST), a paper and web-enabled tool that includes 16 specific criteria that can be used to consider and justify the selection of TMF for a given project. Criteria are organized within four categories: applicability, usability, testability, and acceptability. CONCLUSIONS: T-CaST is a user-friendly tool to help scientists and practitioners select appropriate TMF to guide implementation projects. Additionally, T-CaST has the potential to promote transparent reporting of criteria used to select TMF within and beyond the field of implementation science.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,716
Tête enseignante GPT0,781
Écart entre enseignants0,065 · 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