The Elusive Search for Success: Defining and Measuring Implementation Outcomes in a Real-World Hospital Trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective and study setting: Research efforts to identify factors that influence successful implementation are growing. This paper describes methods of defining and measuring outcomes of implementation success, using a cluster randomised controlled trial with 12 cancer services in Australia comparing the effectiveness of implementation strategies to support adherence to the Australian Clinical Pathway for the Screening, Assessment and Management of Anxiety and Depression in Adult Cancer Patients (ADAPT CP). Study design and methods: Using the StaRI guidelines, a process evaluation was planned to explore participant experience of the ADAPT CP, resources and implementation strategies according to the Implementation Outcomes Framework. This study focused on identifying measurable outcome criteria, prior to data collection for the trial, which is currently in progress. Principal findings: We translated each implementation outcome into clearly defined and measurable criteria, noting whether each addressed the ADAPT CP, resources or implementation strategies, or a combination of the three. A consensus process defined measures for the primary outcome (adherence) and secondary (implementation) outcomes; this process included literature review, discussion and clear measurement parameters. Based on our experience, we present an approach that could be used as a guide for other researchers and clinicians seeking to define success in their work. Conclusions: Defining and operationalising success in real-world implementation yields a range of methodological challenges and complexities that may be overcome by iterative review and engagement with end users. A clear understanding of how outcomes are defined and measured, based on a strong theoretical framework, is crucial to meaningful measurement and outcomes. The conceptual approach described in this article could be generalized for use in other studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».