Spontaneous Scaling of a Primary Care Innovation in Real-Life Conditions: Protocol for a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scaling effective primary care innovations to benefit more people is of interest to decision makers. However, we know little about how promising innovations are being scaled "spontaneously," that is, without deliberate guidance. OBJECTIVE: We aim to observe, document, and analyze how, in real-life conditions, 1 primary care innovation spontaneously scales up across Quebec, Canada. METHODS: We will conduct a participative study using a descriptive single-case study. It will be guided by the McLean and Gargani principles for scaling and reported according to the COREQ (Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Research) guidelines. Informed by an integrated knowledge translation approach, our steering committee will include patient users throughout the project. Inspired by the Quebec College of Family Physician's "Dragons' Den" primary care program, we will identify a promising primary care innovation that is being or will be scaled spontaneously. We will interview the innovation team about their scaling experiences every month for 1 year. We will conduct interviews and focus groups with decision makers, health care providers, and end users in the innovation team and the target site about their experience of both scaling and receiving the scaled innovation and document meetings as nonparticipant observers. Interview transcripts and documentary data will be analyzed to (1) compare the spontaneous scaling plan and implementation with the McLean and Gargani principles for scaling and (2) determine how it was consistent with or diverged from the 4 McLean and Gargani guiding principles: justification, optimal scale, coordination, and dynamic evaluation. RESULTS: This study was funded in March 2020 by the Canadian Institutes of Health Research. Recruitment began in November 2023 and data collection began in December 2023. Results are expected to be published in the first quarter of 2024. CONCLUSIONS: Our study will advance the science of scaling by providing practical evidence-based material about scaling health and social care innovations in real-world settings using the 4 guiding principles of McLean and Gargani. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/54855.
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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 | 0,088 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».