Selecting implementation models, theories, and frameworks in which to integrate intersectional approaches
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,191 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,024 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».