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Enregistrement W38937692 · doi:10.1186/s12911-024-02580-6

Development and usability testing of an online support tool to identify models and frameworks to inform implementation.

2024· dissertation· en· W38937692 sur OpenAlexafffundabout
征一 陸

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Differential Equations and Dynamical Systems
Établissements canadiensMinistry of Health and Long Term CareUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDynamical systems theoryStatistical physicsComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Theories, models and frameworks (TMFs) are useful when implementing, evaluating and sustaining healthcare evidence-based interventions. Yet it can be challenging to identify an appropriate TMF for an implementation project. We developed and tested the usability of an online tool to help individuals who are doing or supporting implementation practice activities to identify appropriate models and/or frameworks to inform their work. METHODS: We used methods guided by models and evidence on implementation science and user-centered design. Phases of tool development included applying findings from a scoping review of TMFs and interviews with 24 researchers/implementers on barriers and facilitators to identifying and selecting TMFs. Based on interview findings, we categorized the TMFs by aim, stage of implementation, and target level of change to inform the tool's algorithm. We then conducted interviews with 10 end-users to test the usability of the prototype tool and administered the System Usability Scale (SUS). Usability issues were addressed and incorporated into the tool. RESULTS: We developed Find TMF, an online tool consisting of 3-4 questions about the user's implementation project. The tool's algorithm matches key characteristics of the user's project (aim, stage, target change level) with characteristics of different TMFs and presents a list of candidate models/frameworks. Ten individuals from Canada or Australia participated in usability testing (mean SUS score 84.5, standard deviation 11.4). Overall, participants found the tool to be simple, easy to use and visually appealing with a useful output of candidate models/frameworks to consider for an implementation project. Users wanted additional instruction and guidance on what to expect from the tool and how to use the information in the output table. Tool improvements included incorporating an overview figure outlining the tool steps and output, displaying the tool questions on a single page, and clarifying the available functions of the results page, including adding direct links to the glossary and to complementary tools. CONCLUSIONS: Find TMF is an easy-to-use online tool that may benefit individuals who support implementation practice activities by making the vast number of models and frameworks more accessible, while also supporting a consistent approach to identifying and selecting relevant TMFs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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