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Enregistrement W3006359455 · doi:10.1186/s12961-019-0494-2

Intervention Scalability Assessment Tool: A decision support tool for health policy makers and implementers

2020· article· en· W3006359455 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNSW Ministry of HealthAustralian GovernmentACT Government
Mots-clésContext (archaeology)Psychological interventionScale (ratio)Health services researchFidelityHealth policyPopulation healthIntervention (counseling)MedicineProcess managementPublic healthComputer scienceNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Promising health interventions tested in pilot studies will only achieve population-wide impact if they are implemented at scale across communities and health systems. Scaling up effective health interventions is vital as not doing so denies the community the most effective services and programmes. However, there remains a paucity of practical tools to assess the suitability of health interventions for scale-up. The Intervention Scalability Assessment Tool (ISAT) was developed to support policy-makers and practitioners to make systematic assessments of the suitability of health interventions for scale-up. METHODS: The ISAT was developed over three stages; the first stage involved a literature review to identify similar tools and frameworks that could be used to guide scalability assessments, and expert input to develop draft ISAT content. In the second stage, the draft ISAT tool was tested with end users. The third stage involved revising and re-testing the ISAT with end users to further refine the language and structure of the final ISAT. RESULTS: A variety of information and sources of evidence should be used to complete the ISAT. The ISAT consists of three parts. Part A: 'setting the scene' requires consideration of the context in which the intervention is being considered for scale-up and consists of five domains, as follows: (1) the problem; (2) the intervention; (3) strategic/political context; (4) evidence of effectiveness; and (5) intervention costs and benefits. Part B asks users to assess the potential implementation and scale-up requirements within five domains, namely (1) fidelity and adaptation; (2) reach and acceptability; (3) delivery setting and workforce; (4) implementation infrastructure; and (5) sustainability. Part C generates a graphical representation of the strengths and weaknesses of the readiness of the proposed intervention for scale-up. Users are also prompted for a recommendation as to whether the intervention (1) is recommended for scale-up, (2) is promising but needs further information before scaling up, or (3) does not yet merit scale-up. CONCLUSION: The ISAT fills an important gap in applied scalability assessment and can become a critical decision support tool for policy-makers and practitioners when selecting health interventions for scale-up. Although the ISAT is designed to be a health policy and practitioner tool, it can also be used by researchers in the design of research to fill important evidence gaps.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,815
Tête enseignante GPT0,768
Écart entre enseignants0,047 · 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