Causal Bayesian networks to quantify the interactions that influence implementation success
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the potential of evidence-based medical innovations to improve patient outcomes, their integration remains difficult. Implementation science aims to assist by identifying and deploying effective implementation strategies within complex health care settings. Determinant frameworks, such as the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR), help identify factors influencing implementation success but do not specify mechanisms or methods for selecting optimal strategies. Selection methods are largely empirical, highlighting the need for objective, quantifiable approaches. We developed causal Bayesian networks (BNs) to model the interdependencies amongst contextual factors, determinants and outcomes with a specific example: the detection and management of chonic wet cough in Indigenous Australian children in primary health care settings. The BNs, informed by CFIR domains and prior qualitative research, quantifies the impact of barriers and enablers on implementation outcomes. The BNs enable predictions of intervention effects, and the assessment and quantification of potential implementation strategies, or a combination of strategies. The BNs are linked to a simple survey that allows implementation strategies to be tailored for each setting and that was administered at several sites across Australia to validate the models. The overall process, including the BNs and surveys, constitutes a generalisable structured workflow for selecting the most promising strategies. We describe the model development and validation, and the broader applicability of our BN-based workflow in implementation science.
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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 | 0,031 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».