Adaptation of public health initiatives: expert views on current guidance and opportunities to advance their application and benefit
Notice bibliographique
Résumé
While there is some guidance to support the adaptation of evidence-based public health interventions, little is known about adaptation in practice and how to best support public health practitioners in its operationalization. This qualitative study was undertaken with researchers, methodologists, policy makers and practitioners representing public health expert organizations and universities internationally to explore their views on available adaptation frameworks, elicit potential improvements to such guidance, and identify opportunities to improve implementation of public health initiatives. Participants attended a face to face workshop in Newcastle, Australia in October 2018 where World Café and focus group discussions using Appreciative Inquiry were undertaken. A number of limitations with current guidance were reported, including a lack of detail on 'how' to adapt, limited information on adaptation of implementation strategies and a number of structural issues related to the wording and ordering of elements within frameworks. A number of opportunities to advance the field was identified. Finally, a list of overarching principles that could be applied together with existing frameworks was generated and suggested to provide a practical way of supporting adaptation decisions in practice.
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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 | 0,360 | 0,405 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,029 |
| Communication savante | 0,023 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».