Developing a shared language: a proposed guide to frame early implementation science collaboration discussions
Notice bibliographique
Résumé
Miscommunication between health care practitioners and implementation researchers can lead to a mismatch of expectations and understandings, resulting in wasted research and frustration. Conversely, combining the expertise and knowledge of those working in health care practice and implementation research can deliver context informed research questions and appropriate study designs. Achieving this ambition requires a shared language. We sought to develop a guide to identify a common language to constructively explore nascent implementation research concepts. We set up a working group, comprising of implementation researchers, health care practitioners and operational managers, to work through ideas generation, debate and a consensus process to generate and refine a discussion guide. The resultant guide steps health care practitioners and implementation researchers through a three-phase enquiry - Question 1: What is the implementation question? Question 2: What is the proposed implementation solution? And Question 3: How can the investigation of this idea be resourced? At each step, the health care practitioner and implementation researcher collaborate to include theory and practice and rigorously work through the question to build implementation on evidence and to promote diverse stakeholder engagement. The next steps for this study will be operationalising the discussion guide, as an interactive tool. Future evaluation, to test effectiveness, acceptability and feasibility will be designed with health care practitioners and implementation researchers.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».