Reported use of implementation science theories, models, and frameworks in 151 implementation trials: secondary analysis of a systematic review targeting nursing practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Theories, models, and frameworks (TMFs) are central to the development and evaluation of implementation strategies supporting evidence-based practice (EBP). However, evidence on how and to what extent TMFs are used in implementation trials remains limited. PURPOSE: This study aimed to examine the nature and extent of TMF use in implementation trials, identify which TMFs are most frequently employed, and explore temporal trends in their use. METHODS: A secondary analysis was conducted on 151 randomized trials of implementation strategies targeting EBP in nursing. Trials and their protocols were coded in NVivo 14 using a framework adapted from Painter's continuum of theory use (2005) and Michie and Prestwich's theory coding scheme (2010). The framework categorized theory use as "informed by," "applied," "tested," or "built" theory. Descriptive statistics were calculated in R, and temporal trends in TMF use across categories were analyzed. RESULTS: Among the 151 trials, 54 (36%) reported using a TMF. Of these, most applied TMFs to guide implementation strategy design (28%), followed by justifying the study's purpose, aims, or objectives (15%). Testing theory was infrequent (9%), and no trials reported refining or building theory. Classic theories, such as the theory of planned behavior and social cognitive theory, were the most frequently cited. No clear temporal trend was found in TMF use across the categories. CONCLUSIONS: TMFs remain underutilized in implementation trials, with their application primarily limited to justifying study rationale or informing implementation strategy development. Greater emphasis on the testing and refinement of TMFs is recommended to advance implementation science. REGISTRATION INFORMATION: Review registration: PROSPERO CRD42019130446.
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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 | 0,416 | 0,741 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».