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Enregistrement W2964163439 · doi:10.1186/s12889-019-7261-8

Process evaluation in the field: global learnings from seven implementation research hypertension projects in low-and middle-income countries

2019· article· en· W2964163439 sur OpenAlexafffundabout
Felix Limbani, Jane Goudge, Rohina Joshi, Marion Maar, J. Jaime Miranda, Brian Oldenburg, Gary Parker, M. Amalia Pesantes, Michaela A. Riddell, Abdul Salam, Kathy Trieu, Amanda G. Thrift, Josefien van Olmen, Rajesh Vedanthan, Ruth Webster, Karen Yeates, Jacqui Webster

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensQueen's UniversityNOSM UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Stroke NetworkGrand Challenges CanadaNational Heart, Lung, and Blood InstituteInternational Development Research Centre
Mots-clésPsychological interventionMedicineBiostatisticsProcess (computing)Implementation researchIntervention (counseling)IndigenousAllianceProcess managementFidelityProgram evaluationMedical educationPublic healthNursingComputer sciencePolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Process evaluation is increasingly recognized as an important component of effective implementation research and yet, there has been surprisingly little work to understand what constitutes best practice. Researchers use different methodologies describing causal pathways and understanding barriers and facilitators to implementation of interventions in diverse contexts and settings. We report on challenges and lessons learned from undertaking process evaluation of seven hypertension intervention trials funded through the Global Alliance of Chronic Diseases (GACD). METHODS: Preliminary data collected from the GACD hypertension teams in 2015 were used to inform a template for data collection. Case study themes included: (1) description of the intervention, (2) objectives of the process evaluation, (3) methods including theoretical basis, (4) main findings of the study and the process evaluation, (5) implications for the project, policy and research practice and (6) lessons for future process evaluations. The information was summarized and reported descriptively and narratively and key lessons were identified. RESULTS: The case studies were from low- and middle-income countries and Indigenous communities in Canada. They were implementation research projects with intervention arm. Six theoretical approaches were used but most comprised of mixed-methods approaches. Each of the process evaluations generated findings on whether interventions were implemented with fidelity, the extent of capacity building, contextual factors and the extent to which relationships between researchers and community impacted on intervention implementation. The most important learning was that although process evaluation is time consuming, it enhances understanding of factors affecting implementation of complex interventions. The research highlighted the need to initiate process evaluations early on in the project, to help guide design of the intervention; and the importance of effective communication between researchers responsible for trial implementation, process evaluation and outcome evaluation. CONCLUSION: This research demonstrates the important role of process evaluation in understanding implementation process of complex interventions. This can help to highlight a broad range of system requirements such as new policies and capacity building to support implementation. Process evaluation is crucial in understanding contextual factors that may impact intervention implementation which is important in considering whether or not the intervention can be translated to other contexts.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,310
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,224
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3100,224
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0110,014
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0060,031
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,623
Tête enseignante GPT0,674
Écart entre enseignants0,051 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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