Adaptation of public health initiatives: expert views on current guidance and opportunities to advance their application and benefit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background While there is some guidance to support the adaptation of evidence-based public health interventions, little is known about adaptation in practice and how to best support public health practitioners in its operationalization. This study explored public health researchers’ and practitioners’ views on available adaptation frameworks, identified potential improvements to increase the application of such guidance and identified opportunities to advance the adaptation literature to improve implementation of public health initiatives and achieve public health outcomes. Methods This qualitative study was undertaken with researchers, methodologists, policy makers and practitioners representing various public health expert organizations and universities internationally. Participants attended a face to face workshop in Newcastle, Australia in October 2018 where structured facilitated focus group discussions and small group activities were undertaken. Two qualitative methods - World Café and Appreciative Inquiry - were used to explore participants’ experiences of and opinions about adaptation frameworks, and to elicit suggestions for practical, detailed solutions to address identified gaps. Results Participants reported a number of limitations with current guidance including a lack of detail on ‘how’ to adapt, limited information on adaptation of implementation strategies and a number of structural issues with the wording and recommended order of adaptation framework elements. Participants noted that the generation of overarching principles that could be applied together with existing frameworks and/or related resources provides a practical way of supporting adaptation decisions in practice. Finally, participants identified a number of opportunities to further advance the field, including the building of an empirical evidence base on adaptation, advancing adaptation methods and developing data collection systems to capture adaptations. Conclusions This study provides an overview of expert views regarding existing frameworks for adaptation and their ability to be applied in practice. It identified a number of limitations, and suggests overarching principles to be applied when adapting public health initiatives.
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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 | 0,333 | 0,381 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,026 |
| Communication savante | 0,020 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».