Advancing the selection of implementation science theories, models, and frameworks: a scoping review and the development of the SELECT-IT meta-framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Theories, models, and frameworks (TMFs) are central to implementation practice and research. Selecting one or more TMF(s) for a project remains challenging due to numerous options and limited guidance. This study aimed to (1) identify and categorize the reported purposes and attributes of TMFs, as well as the practical considerations of TMF users, and (2) synthesize these findings into a meta-framework that supports implementation practitioners and researchers in selecting TMFs. METHODS: A scoping review was conducted using Joanna Briggs Institute guidelines. Medline, Embase, and CINAHL were searched to identify articles on the selection of TMFs. Articles were selected and data extracted using Covidence. Inductive thematic analysis was used to refine and categorize purposes, attributes and practical considerations. The meta-framework was developed by mapping these categories onto a sequential process, pilot-testing through case studies, and iteratively refining it based on team feedback. RESULTS: Of 9,276 records, 43 articles (2005-2024) were included. Most articles reported TMF purposes (41 articles), followed by attributes (30) and practical considerations (13). Seven distinct purposes were identified: (1) enhancing conceptual clarity, (2) anticipating change and guiding inquiry, (3) guiding the implementation process, (4) guiding identification of determinants, (5) guiding design and adaptation of strategies, (6) guiding evaluation and causal explanation, and (7) guiding interpretation and dissemination. Additionally, 24 TMF attributes were grouped into five domains: clarity and structure, scientific strength and evidence, applicability and usability, equity and sociocultural responsiveness, and system and partner integration. Ten practical considerations were grouped into three domains: team expertise and readiness, resource availability, and project fit. These findings informed the development of the Systematic Evaluation and Selection of Implementation Science Theories, Models and Frameworks (SELECT-IT) meta-framework, comprising four steps: (1) determine the purpose(s) of using TMF(s); (2) identify potential TMFs; (3) evaluate short-listed TMFs against attributes; and (4) assess practical considerations of using TMF(s) within the project context. A worked example and two user-friendly worksheets illustrate its utility. CONCLUSIONS: This study advances understanding of the selection of implementation science TMFs by distinguishing inherent TMF attributes from practical considerations. The SELECT-IT meta-framework offers a structured, context-sensitive approach for selecting appropriate TMFs. Future research should evaluate its validity and utility across diverse contexts.
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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 | 0,454 | 0,545 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,106 | 0,068 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,026 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».