The role of context in implementation research for non-communicable diseases: Answering the ‘how-to’ dilemma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Understanding context and how this can be systematically assessed and incorporated is crucial to successful implementation. We describe how context has been assessed (including exploration or evaluation) in Global Alliance for Chronic Diseases (GACD) implementation research projects focused on improving health in people with or at risk of chronic disease and how contextual lessons were incorporated into the intervention or the implementation process. METHODS: Using a web-based semi-structured questionnaire, we conducted a cross-sectional survey to collect quantitative and qualitative data across GACD projects (n = 20) focusing on hypertension, diabetes and lung diseases. The use of context-specific data from project planning to evaluation was analyzed using mixed methods and a multi-layered context framework across five levels; 1) individual and family, 2) community, 3) healthcare setting, 4) local or district level, and 5) state or national level. RESULTS: Project teams used both qualitative and mixed methods to assess multiple levels of context (avg. = 4). Methodological approaches to assess context were identified as formal and informal assessments, engagement of stakeholders, use of locally adapted resources and materials, and use of diverse data sources. Contextual lessons were incorporated directly into the intervention by informing or adapting the intervention, improving intervention participation or improving communication with participants/stakeholders. Provision of services, equipment or information, continuous engagement with stakeholders, feedback for personnel to address gaps, and promoting institutionalization were themes identified to describe how contextual lessons are incorporated into the implementation process. CONCLUSIONS: Context is regarded as critical and influenced the design and implementation of the GACD funded chronic disease interventions. There are different approaches to assess and incorporate context as demonstrated by this study and further research is required to systematically evaluate contextual approaches in terms of how they contribute to effectiveness or implementation outcomes.
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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 | 0,516 | 0,568 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,085 |
| Communication savante | 0,031 | 0,060 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».