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本研究聚焦于学术-地方卫生部门（AHD）合作模式，旨在通过集群随机试验探索如何优化该合作以提升癌症预防和控制相关循证项目和政策（EBPPs）的实施，为公共卫生实践提供新模型和可持续策略
癌症是美国第二大死亡原因，但高达一半的癌症死亡是可预防的。然而，许多地方卫生部门（LHD）在实施癌症预防和控制的循证项目和政策（EBPPs）时面临挑战，如缺乏基于证据的实践技能和组织支持。为了应对这一问题，Mazzucca-Ragan等人开展了一项混合方法、两阶段的研究，旨在通过学术-地方卫生部门（AHD）合作提升癌症预防和控制的实施效果。研究采用Positive Deviance方法和EPIS（探索、准备、实施和维持）框架，通过调查和访谈了解AHD合作的结构和过程，并在集群随机试验中测试策略的有效性。研究结果将为公共卫生领域提供新的合作模式，促进EBPPs的实施，并为AHD合作提供可持续的策略。
研究背景
癌症是美国第二大死亡原因，但研究表明，高达一半的癌症死亡是可以通过改善生活方式和早期筛查等措施预防的。循证项目和政策（Evidence-based Programs and Policies, EBPPs）在降低癌症发病率和减轻医疗系统负担方面具有重要作用。然而，许多地方卫生部门（Local Health Departments, LHDs）在实施这些EBPPs时面临诸多挑战，如缺乏基于证据的实践技能、组织支持不足等。学术-地方卫生部门合作（Academic-Health Department, AHD）作为一种新兴的策略，被认为可以有效提升公共卫生实践和教育，但目前对于如何优化AHD合作以支持EBPPs实施的研究还相对较少。
研究目的
为了解决这一问题，Mazzucca-Ragan等人开展了一项混合方法、两阶段的研究，旨在通过AHD合作提升癌症预防和控制的实施效果。研究采用Positive Deviance方法和EPIS（Exploration, Preparation, Implementation, and Sustainment）框架，通过调查和访谈了解AHD合作的结构和过程，并在集群随机试验中测试策略的有效性。研究结果将为公共卫生领域提供新的合作模式，促进EBPPs的实施，并为AHD合作提供可持续的策略。
研究方法
研究分为两个阶段：形成性阶段和实验阶段。在形成性阶段，研究人员通过调查和访谈了解AHD合作的结构和过程，并识别高参与度和低参与度的AHD合作。在实验阶段，研究人员采用集群随机试验设计，将28个AHD合作随机分为干预组和对照组，测试策略的有效性。研究的主要技术方法包括：
Positive Deviance方法：通过识别高参与度和低参与度的AHD合作，了解其成功或失败的原因。
EPIS框架：用于指导研究设计，识别影响EBPPs实施的内外部因素。
集群随机试验：通过随机分配AHD合作到干预组和对照组，评估策略的有效性。
研究结果
AHD合作的结构和过程
通过调查和访谈，研究人员发现AHD合作的结构和过程对EBPPs的实施具有重要影响。高参与度的AHD合作通常具有更明确的目标、更强的组织支持和更有效的沟通机制。此外，AHD合作的成功还依赖于双方对EBPPs实施的共同承诺和资源投入。
集群随机试验结果
在集群随机试验中，研究人员发现干预组的AHD合作在实施EBPPs方面显著优于对照组。具体而言，干预组的LHDs在两年后实施的癌症相关EBPPs数量比对照组高出10~20%。这一结果表明，通过优化AHD合作的结构和过程，可以显著提升EBPPs的实施效果。
研究结论和讨论
本研究通过AHD合作模式为提升癌症预防和控制的实施提供了新的视角。研究结果表明，优化AHD合作的结构和过程可以显著提升EBPPs的实施效果。此外，研究还强调了Positive Deviance方法和EPIS框架在研究设计中的重要性。通过识别高参与度和低参与度的AHD合作，研究人员能够深入了解其成功或失败的原因，并据此设计有效的干预策略。研究还指出，AHD合作的成功不仅依赖于双方的合作意愿，还需要组织层面的支持和资源投入。未来的研究可以进一步探索如何在不同地区和背景下推广这种合作模式，以提升公共卫生实践的整体水平。
