Proposal of the Implementation Theory Selection Model and exemplar application in fall injury prevention
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of theories, models and/or frameworks (TMFs) in implementation research and practice is essential for developing useful and testable implementation strategies. Recommendations and tools exist to aid implementation groups in selecting TMFs, but they do not explicitly outline a systematic method for identifying and selecting TMFs. This paper aimed to (1) propose a systematic consensus-based method to select TMFs to support implementation processes, and to (2) demonstrate the use of this novel method in the context of researching the implementation of hip protectors for fracture prevention in long-term care (LTC). MATERIALS & METHODS: We developed a systematic, consensus-based method for selecting TMFs, referred to as the Implementation Theory Selection Model (ITSM). The ITSM comprises five steps: (1) identify potentially relevant TMFs; (2) narrow the pool of TMFs; (3) appraise the relevance of eligible TMFs; (4) prioritize a short-list of TMFs for further, in-depth consideration; and (5) select TMFs through consensus with investigators and research user partners. We operationalized each step of the ITSM through a project investigating determinants of hip protector use and organizational readiness for implementation in a LTC organization in Ontario, Canada. RESULTS: Using the ITSM in our case example, we identified 66 TMFs (Step 1). Of these, 23 met our eligibility criteria (Step 2) and were appraised twice, by five appraisers (Step 3). Six TMFs (Step 4) advanced to the consensus meeting, which was attended by nine investigators and three research users, including two organizational partners and one older adult. Three rounds of voting yielded a tie between the TMFs the group felt would be most appropriate. Research users from our partner LTC organization made the final selection preferring the combination of the Practical, Robust Implementation and Sustainability Model and Consolidated Framework for Implementation Research (Step 5). CONCLUSIONS: The ITSM offers a step-by-step guide for implementation groups to adopt a rigorous, transparent and reproducible method for TMF selection. Although we have demonstrated the feasibility of operationalizing each step of the ITSM in our case example, continued research is needed to evaluate and refine the ITSM to ensure it is appropriate for a wide variety of implementation contexts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,155 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».