Introducing an interactional approach to exploring facilitation as an implementation intervention: examining the utility of Conversation Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The widely adopted integrated-Promoting Action on Research Implementation in Health Services (i-PARIHS) framework identifies facilitation as a 'core ingredient' for successful implementation. Indeed, most implementation scientists agree that a certain degree of facilitation is required to translate research into clinical practice; that is, there must be some intentional effort to assist the implementation of evidence-based approaches and practices into healthcare. Yet understandings of what constitutes facilitation and how to facilitate effectively remain largely theoretical and, therefore, provide scant practical guidance to ensure facilitator success. Implementation Science theories and frameworks often describe facilitation as an activity accomplished in, and through, formal and informal communication amongst facilitators and those involved in the implementation process (i.e. 'recipients'). However, the specific communication practices that constitute and enable effective facilitation are currently inadequately understood. AIM: In this debate article, we argue that without effective facilitation-a practice requiring significant interactional and interpersonal skills-many implementation projects encounter difficulties. Therefore, we explore whether and how the application of Conversation Analysis, a rigorous research methodology for researching patterns of interaction, could expand existing understandings of facilitation within the Implementation Science field. First, we illustrate how Conversation Analysis methods can be applied to identifying what facilitation looks like in interaction. Second, we draw from existing conversation analytic research into facilitation outside of Implementation Science to expand current understandings of how facilitation might be achieved within implementation. CONCLUSION: In this paper, we argue that conversation analytic methods show potential to understand and refine facilitation as a critical, and inherently interactional, component of implementation efforts. Conversation analytic investigations of facilitation as it occurs in real-time between participants could inform mechanisms to (1) improve understandings of how to achieve successful implementation through facilitation, (2) overcome difficulties and challenges in implementation related to interpersonal communication and interaction, (3) inform future facilitator training and (4) inform refinement of existing facilitation theories and frameworks (e.g. i-PARIHS) currently used in implementation interventions.
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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 | 0,105 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,020 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».