Pragmatic measures for implementation research: development of the Psychometric and Pragmatic Evidence Rating Scale (PAPERS)
Notice bibliographique
Résumé
The use of reliable, valid measures in implementation practice will remain limited without pragmatic measures. Previous research identified the need for pragmatic measures, though the characteristic identification used only expert opinion and literature review. Our team completed four studies to develop a stakeholder-driven pragmatic rating criteria for implementation measures. We published Studies 1 (identifying dimensions of the pragmatic construct) and 2 (clarifying the internal structure) that engaged stakeholders-participants in mental health provider and implementation settings-to identify 17 terms/phrases across four categories: Useful, Compatible, Acceptable, and Easy. This paper presents Studies 3 and 4: a Delphi to ascertain stakeholder-prioritized dimensions within a mental health context, and a pilot study applying the rating criteria. Stakeholders (N = 26) participated in a Delphi and rated the relevance of 17 terms/phrases to the pragmatic construct. The investigator team further defined and shortened the list, which were piloted with 60 implementation measures. The Delphi confirmed the importance of all pragmatic criteria, but provided little guidance on relative importance. The investigators removed or combined terms/phrases to obtain 11 criteria. The 6-point rating system assigned to each criterion demonstrated sufficient variability across items. The grey literature did not add critical information. This work produced the first stakeholder-driven rating criteria to assess whether measures are pragmatic. The Psychometric and Pragmatic Evidence Rating Scale (PAPERS) combines the pragmatic criteria with psychometric rating criteria, from previous work. Use of PAPERS can inform development of implementation measures and to assess the quality of existing measures.
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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 | 0,428 | 0,679 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».