What is the role of randomised trials in implementation science?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a consistent demand for implementation science to inform global efforts to close the gap between evidence and practice. Key evaluation questions for any given implementation strategy concern the assessment and understanding of effects. Randomised trials are generally accepted as offering the most trustworthy design for establishing effectiveness but may be underused in implementation science. MAIN BODY: There is a continuing debate about the primacy of the place of randomised trials in evaluating implementation strategies, especially given the evolution of more rigorous quasi-experimental designs. Further critiques of trials for implementation science highlight that they cannot provide 'real world' evidence, address urgent and important questions, explain complex interventions nor understand contextual influences. We respond to these critiques of trials and highlight opportunities to enhance their timeliness and relevance through innovative designs, embedding within large-scale improvement programmes and harnessing routine data. Our suggestions for optimising the conditions for randomised trials of implementation strategies include strengthening partnerships with policy-makers and clinical leaders to realise the long-term value of rigorous evaluation and accelerating ethical approvals and decluttering governance procedures for lower risk studies. CONCLUSION: Policy-makers and researchers should avoid prematurely discarding trial designs when evaluating implementation strategies and work to enhance the conditions for their conduct.
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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 | 0,877 | 0,947 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,095 |
| Communication savante | 0,045 | 0,062 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».