Advancing implementation frameworks with a mixed methods case study in child behavioral health
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
Despite a growing policy push for the provision of services based on evidence, evidence-based treatments for children and youth with mental health challenges have poor uptake, yielding limited benefit. With a view to improving implementation in child behavioral health, we investigated a complementary implementation approach informed by three implementation frameworks in the context of implementing motivational interviewing in four child and youth behavioral health agencies: the Active Implementation Frameworks (AIF) (process), the Consolidated Framework for Implementation Research (factors), and the Implementation Outcomes Framework (evaluation). The study design was mixed methods with embedded interrupted time series and motivational interviewing (MI) fidelity was the primary outcome. Focus groups and field notes informed perspectives on the implementation approach, and a questionnaire explored the salience of Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) factors. Findings validate the process guidance provided by the AIF and highlight CIFR factors related to implementation success. Novel CFIR factors, not elsewhere reported in the literature, are identified that could potentially extend the framework if validated in future research. Introducing fidelity measurement in practice proved challenging and was not sustained beyond the study. A complementary implementation approach was successful in implementing MI in child behavioral health agencies. In contrast with the typical train and hope approach to implementation, practice change did not occur immediately post-training but emerged over a 7 month period of consultation and practice following a discrete interactive training period. The saliency of CFIR constructs aligned with findings from studies conducted in other contexts, demonstrating external validity and highlighting common factors that can focus planning and measurement.
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 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 | 0,006 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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