Are they the same? Disentangling the concepts of implementation science research and population scale-up
Notice bibliographique
Résumé
A new discipline, implementation science, has emerged in recent years. This has resulted in confusion between what 'implementation science' is and how it differs from real-world scale-up of health interventions. While there is considerable overlap, in this perspective, we seek to highlight some of the differences between these two concepts in relation to their origin, drivers, research methods and implications for population impact and practice. We recognise that implementation science generates new information on optimal methods and strategies to facilitate the uptake of evidence-based practices. This new knowledge can be used as part of any scaling-up endeavour. However, real-world scale-up is influenced to a much greater extent by political and strategic needs and key actors and generally requires the support of governments or large agencies that can fund population-level scale-up. Furthermore, scale-up often occurs in the absence of any evidence of effectiveness. Therefore, while implementation science and scale-up both ultimately aim to facilitate the uptake of interventions to improve population health, their immediate intentions differ, and these distinctions are worth highlighting for policymakers and researchers.
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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 | 0,583 | 0,618 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,088 |
| Communication savante | 0,035 | 0,060 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».