A systematic review of dissemination and implementation science capacity building programs around the globe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research centers and programs focused on dissemination and implementation science (DIS) training, mentorship, and capacity building have proliferated in recent years. There has yet to be a comprehensive inventory of DIS capacity building program (CBP) cataloging information about activities, infrastructure, and priorities as well as opportunities for shared resources, collaboration, and growth. The purpose of this systematic review is to provide the first inventory of DIS CBPs and describe their key features and offerings. METHODS: We defined DIS CBPs as organizations or groups with an explicit focus on building practical knowledge and skills to conduct DIS for health promotion. CBPs were included if they had at least one capacity building activity other than educational coursework or training alone. A multi-method strategy was used to identify DIS CBPs. Data about the characteristics of DIS CBPs were abstracted from each program's website. In addition, a survey instrument was developed and fielded to gather in-depth information about the structure, activities, and resources of each CBP. RESULTS: In total, 165 DIS CBPs met our inclusion criteria and were included in the final CBP inventory. Of these, 68% are affiliated with a United States (US) institution and 32% are internationally based. There was one CBP identified in a low- and middle-income country (LMIC). Of the US-affiliated CBPs, 55% are embedded within a Clinical and Translational Science Award program. Eighty-seven CBPs (53%) responded to a follow-up survey. Of those who completed a survey, the majority used multiple DIS capacity building activities with the most popular being Training and Education (n=69, 79%) followed by Mentorship (n=58, 67%), provision of DIS Resources and Tools (n=57, 66%), Consultation (n=58, 67%), Professional Networking (n=54, 62%), Technical Assistance (n=46, 52%), and Grant Development Support (n=45, 52%). CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first study to catalog DIS programs and synthesize learnings into a set of priorities and sustainment strategies to support DIS capacity building efforts. There is a need for formal certification, accessible options for learners in LMICs, opportunities for practitioners, and opportunities for mid/later stage researchers. Similarly, harmonized measures of reporting and evaluation would facilitate targeted cross-program comparison and collaboration.
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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 | 0,054 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».