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Enregistrement W4289837592 · doi:10.1186/s12874-022-01682-x

Selecting implementation models, theories, and frameworks in which to integrate intersectional approaches

2022· article· en· W4289837592 sur OpenAlexafffund
Justin Presseau, Danielle Kasperavicius, Isabel B. Rodrigues, Jessica Braimoh, Andrea Chambers, Cole Etherington, Lora Giangregorio, Jenna C. Gibbs, Anik Giguère, Ian D. Graham, Olena Hankivsky, Alison M. Hoens, Jayna Holroyd‐Leduc, Christine Kelly, Julia E. Moore, Matteo Ponzano, Malika Sharma, Kathryn M. Sibley, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationUniversity of TorontoUniversity of ManitobaUniversity of CalgaryUniversity of British ColumbiaUniversité LavalUniversity of OttawaMcGill UniversityUniversity of WaterlooPublic Health OntarioYork UniversityMcMaster UniversityResearch Institute for AgingSt. Michael's HospitalOttawa Public HealthOttawa Hospital
Organismes subventionnairesResearch Institute for Aging, University of WaterlooCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésComputer scienceUsabilityProcess (computing)Delphi methodManagement scienceArtificial intelligenceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Models, theories, and frameworks (MTFs) provide the foundation for a cumulative science of implementation, reflecting a shared, evolving understanding of various facets of implementation. One under-represented aspect in implementation MTFs is how intersecting social factors and systems of power and oppression can shape implementation. There is value in enhancing how MTFs in implementation research and practice account for these intersecting factors. Given the large number of MTFs, we sought to identify exemplar MTFs that represent key implementation phases within which to embed an intersectional perspective. METHODS: We used a five-step process to prioritize MTFs for enhancement with an intersectional lens. We mapped 160 MTFs to three previously prioritized phases of the Knowledge-to-Action (KTA) framework. Next, 17 implementation researchers/practitioners, MTF experts, and intersectionality experts agreed on criteria for prioritizing MTFs within each KTA phase. The experts used a modified Delphi process to agree on an exemplar MTF for each of the three prioritized KTA framework phases. Finally, we reached consensus on the final MTFs and contacted the original MTF developers to confirm MTF versions and explore additional insights. RESULTS: We agreed on three criteria when prioritizing MTFs: acceptability (mean = 3.20, SD = 0.75), applicability (mean = 3.82, SD = 0.72), and usability (median = 4.00, mean = 3.89, SD = 0.31) of the MTF. The top-rated MTFs were the Iowa Model of Evidence-Based Practice to Promote Quality Care for the 'Identify the problem' phase (mean = 4.57, SD = 2.31), the Consolidated Framework for Implementation Research for the 'Assess barriers/facilitators to knowledge use' phase (mean = 5.79, SD = 1.12), and the Behaviour Change Wheel for the 'Select, tailor, implement interventions' phase (mean = 6.36, SD = 1.08). CONCLUSIONS: Our interdisciplinary team engaged in a rigorous process to reach consensus on MTFs reflecting specific phases of the implementation process and prioritized each to serve as an exemplar in which to embed intersectional approaches. The resulting MTFs correspond with specific phases of the KTA framework, which itself may be useful for those seeking particular MTFs for particular KTA phases. This approach also provides a template for how other implementation MTFs could be similarly considered in the future. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework Registration: osf.io/qgh64.

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)0,130
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1300,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,947
Tête enseignante GPT0,780
Écart entre enseignants0,167 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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