Exploring the impact of evaluation on learning and health innovation sustainability: protocol for a realist synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Within the Learning Health System (LHS) model, learning routines, including evaluation, allow for continuous incremental change to take place. Within these learning routines, evaluation assists in problem identification, data collection, and data transformation into contextualized information, which is then re-applied to the LHS environment. Evaluation that catalyzes learning and improvement may also contribute to health innovation sustainability. However, there is little consensus as to why certain evaluations seem to support learning and sustainability, while others impede it. This realist synthesis seeks to understand the contextual factors and underlying mechanisms or drivers that best support health systems learning and sustainable innovation. METHODS: This synthesis will be guided by Pawson and colleagues' 2005 and Emmel and colleagues' 2018 guidelines for conducting realist syntheses. The review process will encompass five steps: (1) scoping the review, (2) building theories, (3) identifying the evidence, (4) evidence selection and appraisal, and (5) data extraction and synthesis. An Expert Committee comprised of leaders in evaluation, innovation, sustainability, and realist methodology will guide this synthesis. Review findings will be reported using the RAMESES guidelines. DISCUSSION: The use of a realist review will allow for exploration and theorizing about the contextual factors and underlying mechanisms that make evaluations 'work' (or 'not work') to support learning and sustainability. Depending on results, we will attempt to synthesize findings into a series of recommendations for evaluations with the intention to support health systems learning and sustainability. Finalized results will be presented at national and international conferences, as well as disseminated via a peer-reviewed publication. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: This realist synthesis protocol has been registered with PROSPERO ( https://www.crd.york.ac.uk/prospero/ ID 382690).
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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 | 0,090 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».