Improving the usefulness of evidence concerning the effectiveness of implementation strategies for knowledge products in primary healthcare: Protocol for a series of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background : The literature on the implementation of knowledge products is extensive. However, this literature is still difficult to interpret for policymakers and other stakeholders when faced with choosing implementation strategies likely to bring about successful change in their health systems. This work has the particularity to examine the scope of this literature, and to clarify the effectiveness of implementation strategies for different knowledge products. Consequently, we aim to: 1) determine the strengths and weaknesses of existing literature overviews; 2) produce a detailed portrait of the literature on implementation strategies for various knowledge products; and 3) assess the effectiveness of implementation strategies for each knowledge product identified and classify them. Methods : We will use a three-phase approach consisting of a critical analysis of existing literature overviews, a systematic review of systematic reviews, and a series of systematic reviews and meta-analyses. We will follow the Cochrane Methodology for each of three phases. Our eligibility criteria are defined following a PICOS approach: Population , individuals or stakeholders participating in healthcare delivery, specifically, healthcare providers, caregivers, and end users; I ntervention, any type of strategy aiming to implement a knowledge product including, but not limited to, a decision support tool, a clinical practice guideline, a policy brief, or a decision-making tool, a one-pager, or a health intervention; Comparison, any comparator will be considered; Outcomes, Phases 1 and 2 – any outcome related to implementation strategies including, but not limited to, the measures of adherence/fidelity to the use of knowledge products, their acceptability, adoption, appropriateness, feasibility, adaptability, implementation costs, penetration/reach and sustainability; Phase 3 – any additional outcome related to patients (psychosocial, health behavioral, and clinical outcomes) or healthcare professionals (behavioral and performance outcomes); Setting , primary healthcare has to be covered. For each phase, two reviewers will independently perform the selection of studies, data extraction, and assess their methodological quality. We will analyze extracted data, and perform narrative syntheses and meta-analyses when possible. Discussion : Our results could inform not only the overviews’ methodology, but also the development of an online platform for the implementation strategies of knowledge products. This platform could be useful for stakeholders in implementation science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,191 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,012 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».