Where is “policy” in dissemination and implementation science? Recommendations to advance theories, models, and frameworks: EPIS as a case example
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation science aims to accelerate the public health impact of evidence-based interventions. However, implementation science has had too little focus on the role of health policy - and its inseparable politics, polity structures, and policymakers - in the implementation and sustainment of evidence-based healthcare. Policies can serve as determinants, implementation strategies, the evidence-based "thing" to be implemented, or another variable in the causal pathway to healthcare access, quality, and patient outcomes. Research describing the roles of policy in dissemination and implementation (D&I) efforts is needed to resolve persistent knowledge gaps about policymakers' evidence use, how evidence-based policies are implemented and sustained, and methods to de-implement policies that are ineffective or cause harm. Few D&I theories, models, or frameworks (TMF) explicitly guide researchers in conceptualizing where, how, and when policy should be empirically investigated. We conducted and reflected on the results of a scoping review to identify gaps of existing Exploration, Preparation, Implementation, and Sustainment (EPIS) framework-guided policy D&I studies. We argue that rather than creating new TMF, researchers should optimize existing TMF to examine policy's role in D&I. We describe six recommendations to help researchers optimize existing D&I TMF. Recommendations are applied to EPIS, as one example for advancing TMF for policy D&I. RECOMMENDATIONS: (1) Specify dimensions of a policy's function (policy goals, type, contexts, capital exchanged). (2) Specify dimensions of a policy's form (origin, structure, dynamism, outcomes). (3) Identify and define the nonlinear phases of policy D&I across outer and inner contexts. (4) Describe the temporal roles that stakeholders play in policy D&I over time. (5) Consider policy-relevant outer and inner context adaptations. (6) Identify and describe bridging factors necessary for policy D&I success. CONCLUSION: Researchers should use TMF to meaningfully conceptualize policy's role in D&I efforts to accelerate the public health impact of evidence-based policies or practices and de-implement ineffective and harmful policies. Applying these six recommendations to existing D&I TMF advances existing theoretical knowledge, especially EPIS application, rather than introducing new models. Using these recommendations will sensitize researchers to help them investigate the multifaceted roles policy can play within a causal pathway leading to D&I success.
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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 | 0,293 | 0,480 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,025 | 0,061 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».