Operationalizing the reach, effectiveness, adoption, implementation, maintenance (RE-AIM) framework to evaluate the collective impact of autonomous community programs that promote health and well-being
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The RE-AIM (Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance) framework is a useful tool for evaluating the impact of programs in community settings. RE-AIM has been applied to evaluate individual programs but seldom used to evaluate the collective impact of community-based, public health programming developed and delivered by multiple autonomous organizations. The purposes of this paper were to (a) demonstrate how RE-AIM can be operationalized and applied to evaluate the collective impact of similar autonomous programs that promote health and well-being and (b) provide preliminary data on the collective impact of Canadian spinal cord injury (SCI) peer mentorship programs on the delivery of peer mentorship services. METHODS: Criteria from all five RE-AIM dimensions were operationalized to evaluate multiple similar community-based programs. For this study, nine provincial organizations that serve people with SCI were recruited from across Canada. Organizations completed a structured self-report questionnaire and participated in a qualitative telephone interview to examine different elements of their peer mentorship program. Data were analyzed using summary statistics. RESULTS: Having multiple indicators to assess RE-AIM dimensions provided a broad evaluation of the impact of Canadian SCI peer mentorship programs. Peer mentorship programs reached 1.63% of the estimated Canadian SCI population. The majority (67%) of organizations tracked the effectiveness of peer mentorship through testimonials and reports. Setting-level adoption rates were high with 100% of organizations offering peer mentorship in community and hospital settings. On average, organizations allocated 10.4% of their operating budget and 9.8% of their staff to implement peer mentorship and 89% had maintained their programming for over 10 years. Full interpretation of the collective impact of peer mentorship programs was limited as complete data were only collected for 52% of survey questions. CONCLUSIONS: The lack of available organizational data highlights a significant challenge when using RE-AIM to evaluate the collective impact of multiple programs that promote health and well-being. Although researchers are encouraged to use RE-AIM to evaluate the collective impact of programs delivered by different organizations, documenting limitations and providing recommendations should be done to further the understanding of how best to operationalize RE-AIM in these contexts.
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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 | 0,118 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».