The use of the PARIHS framework in implementation research and practice—a citation analysis of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Promoting Action on Research Implementation in Health Services (PARIHS) framework was developed two decades ago and conceptualizes successful implementation (SI) as a function (f) of the evidence (E) nature and type, context (C) quality, and the facilitation (F), [SI = f (E,C,F)]. Despite a growing number of citations of theoretical frameworks including PARIHS, details of how theoretical frameworks are used remains largely unknown. This review aimed to enhance the understanding of the breadth and depth of the use of the PARIHS framework. METHODS: This citation analysis commenced from four core articles representing the key stages of the framework's development. The citation search was performed in Web of Science and Scopus. After exclusion, we undertook an initial assessment aimed to identify articles using PARIHS and not only referencing any of the core articles. To assess this, all articles were read in full. Further data extraction included capturing information about where (country/countries and setting/s) PARIHS had been used, as well as categorizing how the framework was applied. Also, strengths and weaknesses, as well as efforts to validate the framework, were explored in detail. RESULTS: The citation search yielded 1613 articles. After applying exclusion criteria, 1475 articles were read in full, and the initial assessment yielded a total of 367 articles reported to have used the PARIHS framework. These articles were included for data extraction. The framework had been used in a variety of settings and in both high-, middle-, and low-income countries. With regard to types of use, 32% used PARIHS in planning and delivering an intervention, 50% in data analysis, 55% in the evaluation of study findings, and/or 37% in any other way. Further analysis showed that its actual application was frequently partial and generally not well elaborated. CONCLUSIONS: In line with previous citation analysis of the use of theoretical frameworks in implementation science, we also found a rather superficial description of the use of PARIHS. Thus, we propose the development and adoption of reporting guidelines on how framework(s) are used in implementation studies, with the expectation that this will enhance the maturity of implementation science.
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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 | 0,102 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,128 | 0,143 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».