Context, complexity and process in the implementation of evidence-based innovation: a realist informed review
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This review of scholarly work in health care knowledge translation advances understanding of implementation components that support the complete and timely integration of new knowledge. We adopt a realist approach to investigate what is known from the current literature about the impact of, and the potential relationships between, context, complexity and implementation process. METHODS: Informed by two distinct pathways, knowledge utilization and knowledge translation, we utilize Rogers' Diffusion of Innovations theory (DOI) and Harvey and Kitson's integrated- Promoting Action on Research Implementation in Health Service framework (PARIHS) to ground this review. Articles from 5 databases; Medline, Scopus, PsycInfo, Web of Science, and Google Scholar and a search of authors were retrieved. Themes and patterns related to these implementation components were extracted. Literature was selected for inclusion by consensus. Data extraction was iterative and was moderated by the authors. RESULTS: A total of 67 articles were included in the review. Context was a central component to implementation. It was not clear how and to what extent context impacted implementation. Complexity was found to be a characteristic of context, implementation process, innovations and a product of the relationship between these three elements. Social processes in particular were reported as influential however; descriptions of how these social process impact were limited. Multiple theoretical and operational models were found to ground implementation processes. We offer an emerging conceptual model to illustrate the key discoveries. CONCLUSIONS: The review findings indicate there are dynamic relationship between context, complexity and implementation process for enhancing uptake of evidence-based knowledge in hospital settings. These are represented in a conceptual model. Limited empiric evidence was found to explain the nature of the relationships.
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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 | 0,037 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle