MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3107912902 · doi:10.1186/s12913-021-06501-5

Development of an Implementation Process Model: a Delphi study

2021· article· en· W3107912902 sur OpenAlexaff
Gillian Parker, Monika Kastner, Karen Born, Whitney Berta

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensNorth York General HospitalInstitute for Work & HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodKnowledge translationProcess (computing)Process managementContext (archaeology)Knowledge managementHealth informaticsScope (computer science)Nursing researchHealth administrationStakeholderHealth careComputer scienceMedicineManagement scienceNursingPublic healthEngineeringPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is general scarcity of research on key elements of implementation processes and the factors which impact implementation success. Implementation of healthcare interventions is a complex process. Tools to support implementation can facilitate this process and improve effectiveness of the interventions and clinical outcomes. Understanding the impact of implementation support tools is a critical aspect of this process. The objective of this study was to solicit knowledge and agreement from relevant implementation science and knowledge translation healthcare experts in order to develop a process model of key elements in the implementation process. METHODS: A two round, modified Delphi study involving international experts in knowledge translation and implementation (researchers, scientists, professors, decision-makers) was conducted. Participants rated and commented on all aspects of the process model, including the organization, content, scope, and structure. Delphi questions rated at 75% agreement or lower were reviewed and revised. Qualitative comments supported the restructuring and refinement. A second-round survey followed the same process as Round 1. RESULTS: Fifty-four experts participated in Round 1, and 32 experts participated in Round 2. Twelve percent (n = 6) of the Round 1 questions did not reach agreement. Key themes for revision and refinement were: stakeholder engagement throughout the process, iterative nature of the implementation process; importance of context; and importance of using guiding theories or frameworks. The process model was revised and refined based on the quantitative and qualitative data and reassessed by the experts in Round 2. Agreement was achieved on all items in Round 2 and the Delphi concluded. Additional feedback was obtained regarding terminology, target users and definition of the implementation process. CONCLUSIONS: High levels of agreement were attained for all sub-domains, elements, and sub-elements of the Implementation Process Model. This model will be used to develop an Implementation Support Tool to be used by healthcare providers to facilitate effective implementation and improved clinical outcomes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,748
Tête enseignante GPT0,779
Écart entre enseignants0,032 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207