Implementation Fidelity in the Replication of Tuning in to Teens (TINT) Adapted for Adoptive Parents and Guardians in the US
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Clear explication of the conditions necessary to reproduce results is imperative in the development of evidence-based interventions.Methods: This study used a fidelity framework to guide the exploration of implementation fidelity in a study of the Tuning in to Teens (TINT) intervention in New Jersey. TINT is an evidence-based prevention program – previously tested with parents of pre-adolescents to reduce emotionally dismissive parenting – that was adapted for use with adoptive and guardianship families.Results: The review of intervention design adaptation and protocols; intervention training; and monitoring of intervention delivery revealed extensive efforts by an adoption clinician, the purveyor of the program, and an implementation team to support the implementation efforts. Results of the monitoring of intervention receipt indicate that the intervention was implemented with high fidelity.Discussion: Future intervention research should consider assessing the effects of implementation efforts on outcomes to improve replication under real-world conditions. Regardless, this exploration of fidelity has implications for public and private organizations seeking to implement an evidence-based intervention. The framework developed by Gearing and Colleagues and the TIDieR checklist could provide useful guidance when planning for and reporting on implementation fidelity in the furtherance of developing and disseminating evidence-based interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».