Partnership-building considerations for implementation science in learning health systems: a case study of the Implementation Science Collaborative in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Implementation of health innovations is inherently collaborative, requiring trans-sectoral partnerships between implementation researchers, innovation teams, and implementation practitioners. Implementation science has been shown to improve implementation successes; however, challenges that hinder partnerships to advance implementation science continue to persist. Using a whole-system approach to assess and respond to implementation science partnership barriers may shed light on effective responses. Methods: We conducted a case study of Alberta's learning health system, using semi-structured group and individual interviews to create a nuanced understanding of the considerations required for implementation research collaborations. We interviewed 53 participants representing 21 offices in the health system, academia, professional associations, and government who regularly plan, evaluate, and/or study health system implementation initiatives in Alberta. Using the Partnership Model for Research Capacity Building, we identified current facilitators and challenges for partnerships for conducting and using implementation science, at different levels of Alberta's health-research ecosystem. Results: Alberta's healthcare system is well set up to readily embed intervention effectiveness and efficacy research. Infrastructure was also in place to strengthen implementation practice. However, weaknesses around exchanging knowledge and skills, providing feedback and mentoring, and accommodating diversity affected the ability of both individuals and teams to build implementation science capacity. Without this capacity, teams could not participate in embedded implementation research collaborations. We report the response of the Alberta Strategy for Patient-Oriented Research SUPPORT Unit to these barriers to provide practical guidance on various program options to strengthen individual- and organization-level implementation science capacity. Discussion: This study applied a whole-system approach to assess factors across Alberta's health-research ecosystem, which affect partnerships to advance implementation science. Our findings illustrated that partnership considerations go beyond interpersonal factors and include system-wide considerations. With the results, health organization leaders have (1) a method for assessing organizational capability to readily embed implementation research and (2) a catalog of potential responses to create conditions to readily engage with implementation science in their day-to-day implementation processes.
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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 | 0,014 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».