Proceedings of the 5th UK Implementation Science Research Conference
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundGERONTE is an EU funded project designed to improve the quality of life for older cancer patients with comorbidity by designing, implementing, and testing a novel technology-supported care pathway.Achieving efficiency and personalised care requires complex change to healthcare systems.Information Technology can support needed coordination (data sharing, communication, safety checks) on a large and sustainable scale.Implementing change into existing systems has high failure rates, due to patient and organisational-related complexity, highlighting the need for tailored, agile implementation plans.Implementing Science has established core theories and frameworks, but limited evidence on frameworks for complex interventions using technology. MethodThe aim is to co-create a framework to support widespread sustained implementation of the GERONTE intervention by identifying the: 1) intervention's mechanism of action; and the 2) contexts and strategies that impact implementation.An Action Research approach, using analysis and synthesis of qualitative and quantitative data, collected from the literature, and interviews, observation, and surveys with stakeholders, to co-design, test and refine the framework. ResultsThe framework is at the co-creation stage, with analysis across stakeholders and contexts, to identify key factors that impact GERONTE's design, adaption, and implementation.The CLO-uT framework will build on, and apply, existing Implementation Science knowledge to support the implementation of innovative solution in line with changing healthcare needs and technological developments.Conclusion CIO-uT will provide a practical user-friendly framework to support the implementation of complex technology-supported interventions GerOnTe: Streamlined Geriatric and Oncological evaluation based on IC Technology for holistic patient-oriented healthcare management for older multimorbid patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».