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Enregistrement W3112866667 · doi:10.20381/ruor-25133

The use of the PARIHS framework in implementation research and practice—a citation analysis of the literature

2020· article· en· W3112866667 sur OpenAlexfundno aff
Anna Bergström, Anna Ehrenberg, Ann Catrine Eldh, Ian D. Graham, Kazuko Gustafsson, Gill Harvey, Alison Kitson, Jo Rycroft‐Malone, Lars Wallin

Notice bibliographique

RevueQUT ePrints (Queensland University of Technology) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUppsala UniversitetForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och Välfärd
Mots-clésComputer scienceData scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,336
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,336
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,1240,132
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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