Advancing scaling science in health and social care: a scoping review and appraisal of scaling frameworks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scaling is typically discussed as a way to amplify or expand a health innovation. However, there is limited knowledge about the specific techniques that can enhance access to or improve the quality of innovations, aiming to increase their positive impacts for the public good. We sought to identify, compare, and contrast scaling frameworks to advance the science and practice of scaling. METHODS: Using a scoping review we asked: 1) What are the attributes of scaling frameworks for innovations that support health outcomes? and 2) What are the similarities and differences of these attributes? Inclusion criteria were 1) primary studies or review articles, 2) a primary focus on scaling innovations for health and social care, 3) articles that developed a framework, and 4) articles were concerned with a health outcome. Starting from an umbrella review, we identified relevant studies and extracted data about the characteristics of the articles, attributes of framework development, attributes of framework components, transferability, and the framework's underlying ethical lens. Grey literature was included through expert consultation. Data were summarized using frequencies and qualitative description. RESULTS: From 94 potentially eligible articles, we identified 9 unique frameworks and included 4 additional frameworks from the grey literature, resulting in a total of 13 frameworks. Seven frameworks include a definition of scaling, and eight are designed for public health settings. Five of the frameworks were developed for the US/Canada/UK and Australia. Six of the lead authors' primary institutional affiliation are from North America. Framework developers involved diverse stakeholders in a number of ways to develop their framework. Eight frameworks were developed, but not yet tested or applied, while the remaining frameworks were in the process of being applied or had already been applied to cases. All frameworks use a consequentialist-utilitarian ethical lens. Lastly, a comparison between frameworks found in the grey or published literature show important differences. CONCLUSION: Much may be learned through further support for, and development of, scaling frameworks by primary authors affiliated with the Global South. Important aspects of framework development were identified, especially understanding the nuances of diverse stakeholder involvement in development.
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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 | 0,241 | 0,474 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,079 | 0,063 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| 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 ».