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Enregistrement W4210854767 · doi:10.1186/s43058-022-00264-8

Understanding implementation context and social processes through integrating Normalization Process Theory (NPT) and the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR)

2022· article· en· W4210854767 sur OpenAlexafffund
Dawn Schroeder, Thea Luig, Tracy Finch, Sanjay Beesoon, Denise Campbell‐Scherer

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaGovernment of AlbertaLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésImplementation researchWorkflowComputer scienceCoding (social sciences)Process (computing)Process theoryNormalization (sociology)Process managementManagement scienceKnowledge managementData sciencePsychologyWork in processPsychological interventionEngineeringDatabaseSociologyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For successful implementation of an innovation within a complex adaptive system, we need to understand the ways that implementation processes and their contexts shape each other. To do this, we need to explore the work people do to make sense of an innovation and integrate it into their workflow and the contextual elements that impact implementation. Combining Normalization Process Theory (NPT) with the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) offers an approach to achieve this. NPT is an implementation process theory that explains how changes in the way people think about and use an innovation occurs, while CFIR is a framework that categorizes and describes contextual determinants across five domains that influence implementation. We demonstrate through a case example from our prior research how we integrated NPT and CFIR to inform the development of the interview guide, coding manual, and analysis of the findings. METHODS: In collaboration with our stakeholders, we selected NPT and CFIR to study the implementation process and co-developed an interview guide to elicit responses that would illuminate concepts from both. We conducted, audio-recorded, and transcribed 28 interviews with various professionals involved with the implementation. Based on independent coding of select transcripts and team discussion comparing, clarifying, and crystallizing codes, we developed a coding manual integrating CFIR and NPT constructs. We applied the integrated codes to all interview transcripts. RESULTS: Our findings highlight how integrating CFIR domains with NPT mechanisms adds explanatory strength to the analysis of implementation processes, with particular implications for practical strategies to facilitate implementation. Multiple coding across both theoretical frames captured the entanglement of process and context. Integrating NPT and CFIR enriched understandings of how interactions between implementation processes and contextual determinants shaped each other during implementation. CONCLUSION: The integration of NPT and CFIR provides guidance to identify and explore complex entangled interactions between agents, processes, and contextual conditions within and beyond organizations to embed innovations into routine practices. Nuanced understandings gained through this approach moves understandings beyond descriptions of determinants to explain how change occurs or not during implementation. Mechanism-based explanations illuminate concrete practical strategies to support implementation.

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)0,223
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,239
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2230,239
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0160,015
Études des sciences et des technologies0,0110,054
Communication savante0,0230,037
Science ouverte0,0060,016
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,844
Tête enseignante GPT0,763
Écart entre enseignants0,081 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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