Implementing a complex hospital innovation: Conceptual underpinnings, program design and implementation of a Complex Innovation in an International Multi-Site Hospital Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Designing implementation programs that effectively integrate complex healthcare innovations is a fundamental aspect of knowledge translation. Good implementation design requires an active process. We describe a conceptually-grounded framework for the design of implementation programs for complex healthcare innovations and describe its implementation in pediatric hospital settings. Methods: We articulate the grounding implementation model and define overarching goals and principles of the implementation program design. Our Phased Reciprocal Implementation Synergy Model (PRISM) for implementation informed the articulation of the seven design principles: phased implementation approach, end-user engagement, responsive design, intentional integration with existing team processes, customizable implementation interventions, attendance to social mechanisms of influence, and inclusion of processes that support both learning and unlearning processes. These were then operationalized into implementation program, activities and innovation-specific tools. Results: The evidence informed and context responsive implementation program was applied to a complex, hospital wide implementation. Implementation interventions, education, communication and formative and summative evaluation tools were developed then customized for each participating hospital.Conclusion: Theoretically grounded and locally contexted implementation approaches are feasible for the adoption and integration of complex hospital wide innovations. Attention to the fitting of an innovation to local practices, the setting, organizational culture and end-user preferences can be achieved while maintaining the fidelity of the innovation.
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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 | 0,145 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».