Implementation of diabetes prevention programs into clinical practice and community settings: a systematic search and review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Greater understanding of how evidence-based programs have been implemented in clinical practice and community settings is needed. Implementation science can help understand how to best implement programs, however, the fast-developing field is hindered by inconsistent terminology and reporting. To increase transparency and improve implementation science, standardized tools have been created. The aim of this systematic search and review was to identify implementation strategies, outcomes and determinants using standardized tools when diabetes prevention programs were implemented within a clinical practice and community setting. METHODS: A comprehensive peer-reviewed search strategy was used to identify relevant articles. Relevant studies were retrieved from four electronic databases and specific inclusion and exclusion criteria were applied. Implementation strategies, outcomes, determinants, and theoretical frameworks were extracted from all included articles using two standardized tools (the refined compilation of implementation strategies and the minimum dataset of implementation determinants and outcomes). Data from the extraction tool were summarized using a narrative approach. Frequency of reported implementation strategies, outcomes, determinants, and theoretical frameworks are presented. RESULTS: Retrospective researcher extraction resulted in the representation of 69 of the 73 implementation strategies. An average of 13.8 strategies (± 9.1) were reported, programs ranged from zero to 41 strategies. The most common reported strategies included: conduct educational meetings, build a coalition, and promote adaptability. Individual implementation determinants and outcomes were not extracted due to the difficulty applying standardized definitions to the dataset and the limited implementation data. Most studies (75%) lacked a theoretical framework. DISCUSSION: Significant gaps exist in reporting implementation strategies, providing sufficient detail on how implementation projects are implemented, and researching implementation variables within diabetes prevention programs. Large implementation projects contained more implementation strategies and variables than small projects. The use of standardized tools for the extraction of implementation strategies, outcomes, and determinants was difficult due to insufficient detail provided in existing literature on how programs have been implemented and ambiguity in standardized tool definitions. To build the field of implementation science, researchers must report sufficient detail on how programs have been implemented and research implementation variables. TRIAL REGISTRATION: This systematic search and review was registered on Open Science Frameworks and can be accessed with this link: https://osf.io/cbzja .
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 | 0,028 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».