The Efficacy Implementation Ratio: A Conceptual Model for Understanding the Impact of Implementation Strategies Using Health Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Improved health outcomes are the standard by which the benefit and value of implementation should be judged. Implementation outcomes are typically used to provide important measurements of processes and inputs in implementation science. However, it cannot be assumed that changes in implementation outcomes will always translate to health outcome improvements. Health outcomes are influenced by both the efficacy of treatments as well as how well they are implemented, so determining the success of implementation strategies using health outcomes may be influenced by the efficacy of treatments being integrated to practice. It is important to account for this variation in treatment efficacy when ascertaining the relative contribution of an implementation strategy to improved health outcomes. We propose a conceptual model to illustrate this issue, which considers the success of an implementation strategy, relative to the efficacy of the treatment being implemented, to evaluate the indirect success of implementation strategies on health outcomes. This is observed using an efficacy implementation ratio ( $${\text{EIR}}$$ ), expressed as a ratio of the impact of treatments promoted by an implementation strategy ( $${\text{ab}}$$ ) and that of the treatment in isolation ( $${\text{b}}$$ ): $${\text{EIR}}=\frac{{\mu }_{\text{ab}}}{{\mu }_{\text{b}}}$$ . Considering the indirect impact of implementation strategies on health outcomes, relative to the efficacy of implemented treatments provides a potential way to account for variations in treatment efficacy when ascertaining the success, benefits, and value of an implementation strategy in a given context. This paper proposes a novel conceptual model to reason and communicate our argument that the efficacy of treatment needs to be better considered during implementation evaluations.
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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 | 0,053 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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; 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 ».