Strategies for facilitating the delivery of cluster randomized trials in hospitals: A study informed by the CFIR-ERIC matching tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recruitment and engagement of clusters in a cluster randomized controlled trial can sometimes prove challenging. Identification of successful or unsuccessful strategies may be beneficial in guiding future researchers in conducting their cluster randomized controlled trial. This study aimed to identify strategies that could be used to facilitate the delivery of cluster randomized controlled trials in hospitals. METHODS: The study employed the Consolidated Framework for Implementation Research-Expert Recommendations for Implementing Change matching tool. The barriers and enablers to cluster randomized controlled trial conduct identified in our previously conducted studies served as a means of determinant identification for the conduct of cluster randomized controlled trials. These determinants were mapped to Consolidated Framework for Implementation Research constructs and then matched to Expert Recommendations for Implementing Change compilation strategies using the Consolidated Framework for Implementation Research-Expert Recommendations for Implementing Change matching tool. RESULTS: The Expert Recommendations for Implementing Change strategies matched to at least one determinant Consolidated Framework for Implementation Research construct were as follows: (1) 'Identify and prepare champions', (2) 'Conduct local needs assessment', (3) 'Conduct educational meetings', (4) 'Inform local opinion leaders', (5) 'Build a coalition', (6) 'Promote adaptability', (7) 'Develop a formal implementation blueprint', (8) 'Involve patients/consumers and family members', (9) 'Obtain and use patients/consumers and family feedback', (10) 'Develop educational materials', (11) 'Promote network weaving', (12) 'Distribute educational materials', (13) 'Access new funding' and (14) 'Develop academic partnerships'. CONCLUSION: This study was intended as a step in the research agenda aimed at facilitating cluster randomized controlled trial delivery in hospitals and can act as a resource for future researchers when planning their cluster randomized controlled trial, with the expectation that the strategies identified here will be tailored to each context.
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 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 | 0,693 | 0,755 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».