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Enregistrement W7117147185 · doi:10.1186/s13012-025-01468-x

Do process evaluations open up the ‘black box’ of implementation interventions in health care? A scoping review

2025· article· en· W7117147185 sur OpenAlexfundno aff
Ella L. Bracci, Sarah Collyer, Candice Oster, Elizabeth Lynch, Temi Olasunkanmi-Alimi, Lemma N Bulto, Gillian Harvey

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFlinders UniversityMcGill University
Mots-clésPsychological interventionHealth services researchHealth informaticsProtocol (science)Public healthHealth administrationProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Process evaluations are considered an essential component in conducting and reporting complex interventions, such as those studied in randomised controlled trials (RCTs) of implementation interventions, to explain the effect of implementation interventions. Given the growth of RCTs of implementation interventions with embedded process evaluations, it is timely to review the explanatory learnings to date. This scoping review explores process evaluations of RCTs of implementation interventions to examine how studies are conducted and what insights can be offered about how and why implementation interventions achieve (or not) their intended impacts. METHODS: The scoping review was conducted in accordance with the JBI methodology. MEDLINE, CINAHL, Scopus, Web of Science and PsycINFO were searched. Articles were screened and data were extracted by two independent reviewers. RESULTS: Of the 5857 studies screened, 81 process evaluations were included. Two process evaluations reported on the same trial, resulting in a final number of n = 80 independent studies. Half of studies (48%) reported on implementation trials with no demonstrated effect on the primary outcome (null), while n = 32 (40%) reported on trials where the intervention group demonstrated positive changes in the primary outcome (positive). Seven studies (9%) had mixed findings and n = 3 (4%) studies had no reported trial outcomes. When comparing process evaluation findings from positive and null trials, few discernible patterns that clearly explained the difference in outcomes were identified. Education and training was the most common strategy used in implementation interventions, yet one of the most common implementation barriers reported related to knowledge and self-efficacy, which could indicate a misalignment. Availability of resources was the most prominent barrier for both positive and null trials and there was little evidence that implementation interventions were tailored to context despite prominent barriers and enablers at the inner and outer setting level. CONCLUSIONS: Process evaluation studies embedded in RCTs of implementation interventions are recommended as an important method to explain whether and how interventions produce their intended effect. This review suggests a need to further optimise the design and evaluation of implementation interventions, including the conduct and reporting of process evaluations, to continue advancing the science and practice of implementation. TRIAL REGISTRATION: Protocol published in Open Science Framework, May 10 2022 (Collyer et al., Process evaluations in randomised trials of implementation interventions in health care: a scoping review protocol. In Open science framework, 2022).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,356
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,663
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3560,663
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,011
Bibliométrie0,0330,038
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0220,032
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0100,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,837
Tête enseignante GPT0,840
Écart entre enseignants0,003 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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