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Enregistrement W4376871847 · doi:10.1186/s43058-023-00434-2

Fidelity to the ACT SMART Toolkit: an instrumental case study of implementation strategy fidelity

2023· article· en· W4376871847 sur OpenAlexaff
Jessica E. Tschida, Amy Drahota

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésFidelityAgency (philosophy)Computer scienceAutismProcess managementProcess (computing)Autism spectrum disorderPsychologyBusinessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence-based practices (EBPs) are shown to improve a variety of outcomes for autistic children. However, EBPs often are mis-implemented or not implemented in community-based settings where many autistic children receive usual care services. A blended implementation process and capacity-building implementation strategy, developed to facilitate the adoption and implementation of EBPs for autism spectrum disorder (ASD) in community-based settings, is the Autism Community Toolkit: Systems to Measure and Adopt Research-based Treatments (ACT SMART Toolkit). Based on an adapted Exploration, Adoption decision, Preparation, Implementation, Sustainment (EPIS) Framework, the multi-phased ACT SMART Toolkit is comprised of (a) implementation facilitation, (b) agency-based implementation teams, and (c) a web-based interface. In this instrumental case study, we developed and utilized a method to evaluate fidelity to the ACT SMART Toolkit. This study responds to the need for implementation strategy fidelity evaluation methods and may provide evidence supporting the use of the ACT SMART Toolkit. METHODS: We used an instrumental case study approach to assess fidelity to the ACT SMART Toolkit during its pilot study with six ASD community agencies located in southern California. We assessed adherence, dose, and implementation team responsiveness for each phase and activity of the toolkit at both an aggregate and individual agency level. RESULTS: Overall, we found that adherence, dose, and implementation team responsiveness to the ACT SMART Toolkit were high, with some variability by EPIS phase and specific activity as well as by ASD community agency. At the aggregate level, adherence and dose were rated notably lowest during the preparation phase of the toolkit, which is a more activity-intensive phase of the toolkit. CONCLUSIONS: This evaluation of fidelity to the ACT SMART Toolkit, utilizing an instrumental case study design, demonstrated the potential for the strategy to be used with fidelity in ASD community-based agencies. Findings related to the variability of implementation strategy fidelity in the present study may also inform future adaptations to the toolkit and point to broader trends of how implementation strategy fidelity may vary by content and context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,741
Tête enseignante GPT0,744
Écart entre enseignants0,003 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2023
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Résumé présentoui

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