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Enregistrement W4385637916 · doi:10.1186/s12961-023-01028-z

The Implementation in Context (ICON) Framework: A meta-framework of context domains, attributes and features in healthcare

2023· article· en· W4385637916 sur OpenAlexafffund
Janet E. Squires, Ian D. Graham, Wilmer J. Santos, Alison M. Hutchinson, Chantal Backman, Anna Bergström, Jamie Brehaut, Melissa Brouwers, Christopher R Burton, Ligyana Korki de Cândido, Christine Cassidy, Cheyne Chalmers, Anna Chapman, Heather Colquhoun, Janet Curran, Melissa Demery Varin, Paula Doering, Annette Elliott Rose, Lee Fairclough, Jill Francis, Christina Godfrey, Megan Greenough, Jeremy Grimshaw, Doris Grinspun, Gill Harvey, Michael Hillmer, Noah Ivers, John N. Lavis, Shelly‐Anne Li, Susan Michie, Wayne C. Miller, Thomas Noseworthy, Tamara Rader, Mark E. Robson, Jo Rycroft‐Malone, Dawn Stacey, Sharon E. Straus, Andrea C. Tricco, Lars Wallin, Vanessa Watkins

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBarwon Health FoundationUppsala UniversitetKillam TrustsOntario Ministry of Health and Long-Term CareDalhousie UniversityUniversity of TorontoFlinders UniversityUniversity College LondonRegistered Nurses' Association of OntarioDeakin UniversityHögskolan DalarnaQueen's UniversityCanterbury Christ Church UniversityUniversity of OttawaMcMaster UniversityOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésContext (archaeology)Health administrationIconHealth services researchHealth careMeta-analysisHealth informaticsPublic healthMedicineComputer scienceNursingPolitical scienceGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is growing evidence that context mediates the effects of implementation interventions intended to increase healthcare professionals' use of research evidence in clinical practice. However, conceptual clarity about what comprises context is elusive. The purpose of this study was to advance conceptual clarity on context by developing the Implementation in Context Framework, a meta-framework of the context domains, attributes and features that can facilitate or hinder healthcare professionals' use of research evidence and the effectiveness of implementation interventions in clinical practice. METHODS: We conducted a meta-synthesis of data from three interrelated studies: (1) a concept analysis of published literature on context (n = 70 studies), (2) a secondary analysis of healthcare professional interviews (n = 145) examining context across 11 unique studies and (3) a descriptive qualitative study comprised of interviews with heath system stakeholders (n = 39) in four countries to elicit their tacit knowledge on the attributes and features of context. A rigorous protocol was followed for the meta-synthesis, resulting in development of the Implementation in Context Framework. Following this meta-synthesis, the framework was further refined through feedback from experts in context and implementation science. RESULTS: In the Implementation in Context Framework, context is conceptualized in three levels: micro (individual), meso (organizational), and macro (external). The three levels are composed of six contextual domains: (1) actors (micro), (2) organizational climate and structures (meso), (3) organizational social behaviour (meso), (4) organizational response to change (meso), (5) organizational processes (meso) and (6) external influences (macro). These six domains contain 22 core attributes of context and 108 features that illustrate these attributes. CONCLUSIONS: The Implementation in Context Framework is the only meta-framework of context available to guide implementation efforts of healthcare professionals. It provides a comprehensive and critically needed understanding of the context domains, attributes and features relevant to healthcare professionals' use of research evidence in clinical practice. The Implementation in Context Framework can inform implementation intervention design and delivery to better interpret the effects of implementation interventions, and pragmatically guide implementation efforts that enhance evidence uptake and sustainability by healthcare professionals.

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)0,179
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,183
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1790,183
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,019
Bibliométrie0,0470,029
Études des sciences et des technologies0,0060,020
Communication savante0,0140,018
Science ouverte0,0090,012
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,666
Tête enseignante GPT0,694
Écart entre enseignants0,029 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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