Lessons learned about development and assessment of feasibility of tools for health and rehabilitation services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the dire need for health and rehabilitation services internationally, exacerbated during the COVID-19 pandemic, there is a critical need to develop tools to support service delivery. This need is palpable in the Global South where tools developed in Eurocentric contexts are not always adaptable, applicable, or relevant. It is for this reason that the researchers present three case studies of tool development using pilot and feasibility studies in South Africa and share the lessons learned from these studies. OBJECTIVES: To describe three case studies that developed new tools for health and rehabilitation services using pilot and feasibility studies. To synthesize lessons learned from these case studies on the development of tools. METHOD: The researchers describe three case studies that were developed. The case studies are summarized as follows: aims and objectives, context, problem, study design, findings, and what happened after the study. Thereafter, a qualitative cross-case analysis was conducted by the researchers to generate themes. FINDINGS: The case studies are described individually and followed by themes identified through cross-case analysis. DISCUSSION: The lessons learned are discussed. It is essential to develop new tools and protocols, motivated by the need for equitable and contextually relevant practices. Partnerships and collaboration with end-users are critical for success. A critical, scientific process is essential in developing new tools. Pilot and feasibility studies are invaluable in developing tools and assessing the feasibility of tools and implementation. The goal is to develop practical, usable tools and protocols. CONCLUSION: Through the lessons learned, the researchers are hopeful that the international health and rehabilitation professions will continue to strengthen the scientific development of contextually relevant tools and resources.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».