The Implementation Playbook: study protocol for the development and feasibility evaluation of a digital tool for effective implementation of evidence-based innovations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based innovations can improve health outcomes, but only if successfully implemented. Implementation can be complex, highly susceptible to failure, costly and resource intensive. Internationally, there is an urgent need to improve the implementation of effective innovations. Successful implementation is best guided by implementation science, but organizations lack implementation know-how and have difficulty applying it. Implementation support is typically shared in static, non-interactive, overly academic guides and is rarely evaluated. In-person implementation facilitation is often soft-funded, costly, and scarce. This study seeks to improve effective implementation by (1) developing a first-in-kind digital tool to guide pragmatic, empirically based and self-directed implementation planning in real-time; and (2) exploring the tool's feasibility in six health organizations implementing different innovations. METHODS: Ideation emerged from a paper-based resource, The Implementation Game©, and a revision called The Implementation Roadmap©; both integrate core implementation components from evidence, models and frameworks to guide structured, explicit, and pragmatic planning. Prior funding also generated user personas and high-level product requirements. This study will design, develop, and evaluate the feasibility of a digital tool called The Implementation Playbook©. In Phase 1, user-centred design and usability testing will inform tool content, visual interface, and functions to produce a minimum viable product. Phase 2 will explore the Playbook's feasibility in six purposefully selected health organizations sampled for maximum variation. Organizations will use the Playbook for up to 24 months to implement an innovation of their choosing. Mixed methods will gather: (i) field notes from implementation team check-in meetings; (ii) interviews with implementation teams about their experience using the tool; (iii) user free-form content entered into the tool as teams work through implementation planning; (iv) Organizational Readiness for Implementing Change questionnaire; (v) System Usability Scale; and (vi) tool metrics on how users progressed through activities and the time required to do so. DISCUSSION: Effective implementation of evidence-based innovations is essential for optimal health. We seek to develop a prototype digital tool and demonstrate its feasibility and usefulness across organizations implementing different innovations. This technology could fill a significant need globally, be highly scalable, and potentially valid for diverse organizations implementing various innovations.
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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 | 0,125 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,023 |
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 ».