Tracking the Evolving Role of Artificial Intelligence in Implementation Science: Protocol for a Living Scoping Review of Applications, Evaluation Approaches and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p>Background Artificial intelligence (AI) offers significant opportunities to improve the field of implementation science by supporting key activities such as evidence synthesis, contextual analysis, and decision-making to promote the adoption and sustainability of evidence-based practices. This living scoping review aims to: (1) map applications of AI in implementation research and practice; (2) identify evaluation approaches, reported outcomes, and potential risks; and (3) synthesize reported research gaps and opportunities for advancing the use of AI in implementation science. Methods This scoping review will follow the Joanna Briggs Institute (JBI) methodology and the Cochrane guidance for living systematic reviews. A living scoping review is warranted to keep up with the rapid changes in AI and its growing use in implementation science. We will include empirical studies, systematic reviews, grey literature, and policy documents that describe or evaluate applications of AI to support implementation science across the steps of the Knowledge-to-Action (KTA) Model. AI methods and models of interest include machine learning, deep learning, natural language processing, large language models, and related technologies and approaches. A search strategy will be applied to bibliographic databases (MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO, IEEE Xplore, Web of Science), relevant journals, conference proceedings, and preprint servers. Two reviewers will independently screen studies and extract data on AI characteristics, specific implementation task according to the KTA Model, evaluation methods, outcome domains, risks, and research gaps. Extracted data will be analyzed descriptively and synthesized narratively using a mapping approach aligned with the KTA Model. Discussion This living review will consolidate the evidence base on how AI is applied across the spectrum of implementation science. It will inform researchers, policymakers, and practitioners seeking to harness AI to improve the adoption, scale-up, and sustainability of evidence-based interventions, while identifying areas for methodological advancement and risk mitigation. Review registration Open Science Framework, May 2025: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/2Q5DV</ns3:p>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,095 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».