Planning for implementation success: insights from conducting an implementation needs assessment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this paper is to provide insights into conducting an implementation needs assessment using a case example in a less-research-intensive setting. DESIGN AND METHODS: In the case example, an implementation needs assessment was conducted, including (1) an environmental scan of the organization's website and preliminary discussions with key informants to learn about the implementation context, and (2) a formal analysis of the evidence-practice gap (use of sedation interruptions) deploying a chart audit methodology using legal electronic reports. RESULTS: Our needs assessment was conducted over 5 months and demonstrated how environmental scans reveal valuable information that can inform the evidence-practice gap analysis. A well-designed gap analysis, using suitable indicators of best practice, can reveal compliance rates with local protocol recommendations, even with a small sample size. In our case, compliance with the prescribed practices for sedation interruptions ranged from 65% (n=53) to as high as 84% (n=69). CONCLUSIONS: Implementation needs assessments provide valuable information that can inform implementation planning. Such assessments should include an environmental scan to understand the local context and identify both current recommended best practices and local best practices for the intervention of interest. When addressing an evidence-practice gap, analyses should quantify the difference between local practice and desired best practice. IMPACT: The insights gained from the case example presented in this paper are likely transferrable to implementation research or studies conducted in similar, less-research-intensive settings. SPANISH ABSTRACT: http://links.lww.com/IJEBH/A257.
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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 | 0,194 | 0,284 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| 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; 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 ».