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Enregistrement W4412674672 · doi:10.1186/s13012-025-01444-5

Translational framework for implementation evaluation and research: implementation strategies derived from normalization process theory

2025· article· en· W4412674672 sur OpenAlexaff
Carl May, Alyson Hillis, Bianca Albers, Laura Desveaux, Anthony Gilbert, Melissa Girling, Roman Kislov, Anne MacFarlane, Frances S Mair, Sebastian Potthoff, Tim Rapley, Tracy Finch

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesMonash UniversityUniversity of OxfordDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésGrounded theoryQualitative researchComputer scienceHealth services researchSystematic reviewHealth informaticsCitationQualitative comparative analysisManagement scienceCoding (social sciences)Health administrationImplementation researchProcess managementKnowledge managementMedicinePsychological interventionMEDLINEPublic healthNursingWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Implementation strategies are deliberate systematic actions used to support the uptake of innovations in health and social care. While widely used taxonomies such as ERIC and EPOC have emerged from consensus exercises, few implementation strategies are explicitly derived from theory and tested against empirical data. This study develops a taxonomy of implementation strategies grounded in Normalization Process Theory (NPT), an implementation theory that explains how new practices become embedded and sustained. METHODS: We conducted a qualitative evidence synthesis of studies that reported implementation projects informed by NPT. Studies were identified through citation tracking and database searches, screened using pre-specified criteria, and appraised for methodological quality. Using the NPT coding manual, we identified implementation mechanisms described in each study and translated these into candidate implementation strategies. These were then tested against all included studies through iterative qualitative content analysis. RESULT: Searches led to 9,147 references, and we then eliminated 5,708 duplicates. After title and abstract screening a further 1,443 were eliminated. Full text screening was undertaken with 1,996 papers, and 1,411 of these were eliminated. This left 585 papers subjected to quality assessment, of which 522 were eliminated. Finally, 63 papers were included in the review. Qualitative analysis of included papers yielded 24 general strategies linked to NPT's theoretical constructs and 96 micro-strategies representing four domains of implementation activity: leadership, information, empowerment, and service user involvement. Each strategy was explicitly linked to an NPT construct. CONCLUSIONS: This study provides a theory-based and empirically grounded set of actionable implementation strategies. These are grounded in qualitative descriptions of implementation work. These strategies support practical decision-making across the planning, delivery, and sustainment phases of implementation, and offer context-sensitive guidance for adapting interventions to diverse settings. Unlike consensus-based taxonomies, these strategies are tied to observable mechanisms of action, enabling users to better understand and respond to the dynamic and socially organised nature of implementation. The NPT taxonomy of implementation strategies can support the design, tailoring, and operationalisation of implementation efforts across varied health and social care 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 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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,769
Tête enseignante GPT0,794
Écart entre enseignants0,025 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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