Implementation and Evaluation of Innovation in Integrated Care: Strategies to Overcome the Challenge of Work as Imagined
Notice bibliographique
Résumé
Health system learning is an iterative process. The six phases of a learning health system (LHS) are problem identification, design, implementation, evaluation, modification, and dissemination. In theory, evaluation is supposed to inform design and implementation and in turn implementation process and modification as the direct result of the evaluation endeavour set the direction for future evaluation. In other words, evaluation and implementation go hand-in-hand. In practice, however, when designing an integrated model of care, more often than not in the fast-paced environment of the healthcare where lives are literally at stake, both evaluation and implementation planning are sacrificed. This happens for many reasons, from lack of resources to lack of expertise. One main reason that work as imagined is perceived as work as done is that those who run the program are smart and dedicated people who are well aware of the needs of their communities and clients, and have their best interest at heart. East Toronto Health Partners (ETHP) has invested in evaluations since 2018 to create a learning health system by embedding rapid cycles of evaluation to support learning, knowledge transfer, and decision making for scale and spread of their new models of care. One of the main findings of our evaluation work was that implementation planning and monitoring the implementation process raised the likelihood of a successful evaluation which in turn resulted in tangible improvement in the program. In our poster presentation, we will focus on both implementation and evaluation. We showcase the link between the logic model/evaluation plan and the implementation plan. We will cover the following questions: Why having an implementation plan is necessary to bring an idea for an intervention to a reality? How an implementation plan helps you to carry out your evaluation plan more successfully? What questions you should be thinking about when you are developing your implementation plan? We will share examples of best practices. The poster will also provide practical implementation templates that can be used in different setting.
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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 | 0,539 | 0,442 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,038 |
| Communication savante | 0,045 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».