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Enregistrement W4410398032 · doi:10.1186/s43058-025-00731-y

The Consolidated Approach to Intervention Adaptation (CLARION): Developing and undertaking an empirically and theoretically driven intervention adaptation

2025· article· en· W4410398032 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec en OutaouaisCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMcGill University Health CentreSt Mary's Hospital CentreJewish General HospitalUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaRéseau de recherche portant sur les interventions en sciences infirmières du Québec
Mots-clésCLARIONAdaptation (eye)Intervention (counseling)OperationalizationPaceContext (archaeology)Psychological interventionComputer scienceProcess managementPsychologyEngineeringNeuroscienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intervention adaptation, the deliberate modification of the design or delivery of interventions to a new context, is more resource efficient than de novo development. However, adaptation must be approached methodically, as some modifications, such as those to the core components, may compromise the intervention's initial efficacy. While adaptation frameworks have been published, none have been identified as more likely to result in successful adaptations. Further, frameworks lack the step-by-step details needed for operationalization. Therefore, the goal of this paper is to share our experience in addressing these methodological limitations in intervention adaptation. The objectives were to describe: 1) our development of a step-by-step, theoretically and empirically driven approach to intervention adaptation labelled the ConsoLidated AppRoach to Intervention adaptatiON (CLARION), 2) the application of CLARION in adapting a depression self-management intervention, 3) the facilitators and challenges encountered when using CLARION. METHODS: The development of CLARION was informed by the Medical Research Council guidance, the Method for Program Adaptation through Community Engagement (M-PACE), and a published scoping review identifying the key steps in existing adaptation frameworks. M-PACE was selected for its patient-oriented research principles, its application to a similar complex intervention, and for offering some of the specificity needed for execution. However, the scoping review indicated that M-PACE lacked three critical steps: selecting a candidate intervention, understanding its core components, and pre-testing the adapted intervention. These were added to form CLARION, which was structured in two stages: the first involves selecting an intervention, identifying core components, and deciding on modifications; the second stage solicits interest stakeholder feedback to assess the acceptability of the preliminary adapted intervention (pre-test). RESULTS: Once CLARION was developed, it was put into action to adapt a depression self-management intervention. CLARION demonstrated several strengths: 1) clearly articulating core components before deciding on modifications, 2) mobilizing a diverse steering committee of experts, including patient partners and developers of the original intervention, which balanced input and efficiency, and 3) establishing committee decision-making rules prior to adjudication (specific criteria and 75% supermajority). Key challenges included defining the types of modifications requiring committee input, determining the extent of the committee's involvement, and prioritizing the presence of all committee members at meetings to avoid difficulties integrating incongruent feedback. CONCLUSIONS: The development of CLARION contributes to best practices for intervention adaptation by identifying step-by-step guidance as well as facilitators and barriers to its application.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle