Масштабування поведінкових втручань: чому результати змінюються
Автор: Український психологічний ХАБ · Опубліковано: 21 жовтня 2026 · Редакційна політика
Масштабування поведінкових втручань — це перенесення перевіреного способу змінювати поведінку з обмеженого дослідження або пілотної програми до ширшої системи послуг, установ, громад чи населення. У процесі масштабування змінюються охоплення, склад учасників, виконавці, організаційні процедури, витрати та контекст. Тому ефект, отриманий у пілоті, є вихідним доказом, але його величина не стає автоматично прогнозом для всієї країни.
Ключове питання масштабування полягає в тому, який результат втручання матиме за звичайних умов роботи установи, для конкретних груп населення, за доступних ресурсів і протягом тривалого часу. Відповідь потребує аналізу механізму поведінки, зовнішньої валідності доказів, якості впровадження, інституційної спроможності та розподілу наслідків. Саме ці умови визначають, чи збережеться ефект, послабиться, посилиться або змінить напрям.
Що саме масштабується
У поведінковій державній політиці об'єктом масштабування може бути текст повідомлення, спосіб запису на послугу, правило за замовчуванням, система нагадувань, зміна маршруту громадянина через установу або комплексна програма, що поєднує допомогу персоналу, інформацію й матеріальну підтримку. Для кожного випадку потрібно визначити активні компоненти втручання та умови, за яких вони спричиняють очікувану дію.
Просте збільшення кількості надісланих повідомлень ще не означає масштабування результату. Якщо невеликий пілот охоплював людей, які вже мали доступ до послуги, а загальнодержавна програма включає тих, хто стикається з транспортними, фінансовими, цифровими чи мовними бар'єрами, змінюється сама задача. Повідомлення може залишатися однаковим, тоді як можливість скористатися ним — істотно різнитися.
Корисно розрізняти чотири процеси: розширення охоплення всередині тієї самої установи; перенесення до інших установ або регіонів; інституціоналізацію, коли практика стає частиною звичайної роботи; і підтримання результату після завершення спеціального фінансування чи зовнішнього супроводу. Настанови ВООЗ та ExpandNet пропонують планувати ці процеси як організаційну стратегію, що враховує нововведення, установи-виконавці, ширше середовище та ресурси.
Чому результати пілотів і великих програм відрізняються
Інший склад учасників
У пілотах часто беруть участь люди, яких легше знайти, залучити або супроводжувати. Під час загального впровадження зростає частка тих, хто має складніші обставини, нижчу доступність послуг або менш передбачуваний контакт з установами. Якщо результат залежить від початкової мотивації, грамотності, доходу, цифрових навичок чи попередньої довіри, зміна складу населення може змінити середній ефект навіть за незмінного втручання.
Це проблема зовнішньої валідності: наскільки обґрунтовано переносити причинний висновок з досліджуваної групи на цільову. Внутрішньо валідний експеримент переконливо оцінює ефект у своїх умовах, але окремо потрібно обґрунтувати придатність результату для іншої популяції.
Інші виконавці й організаційні можливості
Експеримент можуть проводити спеціально підготовлені дослідники з ретельним контролем доставки повідомлень, а масштабну програму — звичайні працівники кількох установ з іншими навантаженнями, інформаційними системами й правилами роботи. Навчання, підтримка керівництва, доступ до даних, технічні помилки, плинність кадрів та інтенсивність нагляду змінюють фактичну «дозу» втручання.
У науці про впровадження розділяють прийнятність, придатність, здійсненність, точність виконання, вартість, проникнення у практику та сталість програми. Ці результати впровадження належать до іншого рівня вимірювання, ніж кінцева зміна поведінки; таку систему понять розробили Proctor та співавтори.
Інший вихідний рівень поведінки
Якщо в пілотній громаді певну послугу використовували 20 % мешканців, там є більше простору для приросту, ніж у громаді з охопленням 90 %. Відносний приріст, абсолютна різниця у відсоткових пунктах та кількість додаткових завершених дій дадуть різні картини. Результати двох регіонів потрібно порівнювати з урахуванням базового рівня, а також доступності самої послуги.
Інший час і суспільний контекст
Ефект нагадувань може залежати від сезону, правил отримання послуги, змін тарифів, суспільної довіри, надзвичайних подій і попереднього досвіду громадян. Якщо втручання починає діяти одночасно зі зміною законодавства, відкриттям пунктів обслуговування або публічною інформаційною кампанією, приписувати всю зміну поведінки лише психологічному компоненту методологічно неправильно.
Зміна реакції системи
Масове втручання може створити перевантаження там, де пілот працював без черг. Зростання попиту на обстеження за незмінної кількості доступних прийомів збільшує очікування, а частина записаних людей не доходить до послуги. В окремих програмах великі зміни змінюють соціальні норми, роботу ринку або реакцію установ; цей зворотний вплив може як підсилити, так і зменшити початкову дію.
Що показують великі порівняння досліджень
Особливо показове дослідження Stefano DellaVigna та Elizabeth Linos, опубліковане в Econometrica 2022 року. Автори зібрали дані 126 рандомізованих випробувань двох великих американських підрозділів поведінкової політики, які охопили приблизно 23 мільйони людей, і порівняли їх із вибіркою академічних досліджень підштовхувань. У журнальній вибірці середнє збільшення частки цільової дії становило 8,7 відсоткового пункта, у випробуваннях державних підрозділів — 1,4 відсоткового пункта.
Це важливе порівняння різних масивів досліджень, а не експеримент, де одну й ту саму програму спочатку випробували на сотнях, а потім повторили на мільйонах людей. Тому різницю 8,7 і 1,4 пункта не можна повністю тлумачити як ефект самого збільшення масштабу. Автори виявили істотну роль вибіркового оприлюднення академічних результатів, невеликої статистичної потужності та відмінностей між самими втручаннями. За їхньою моделлю вибіркове оприлюднення, посилене малою потужністю, пояснювало приблизно 70 % розриву між вибірками. Отже, частина уявної «втрати ефекту» виникає ще на етапі добору досліджень, які стають видимими політикам.
Методологічні суперечки залишаються і в ширшій літературі. Метааналіз Mertens та співавторів охопив понад 200 досліджень архітектури вибору та зафіксував позитивні середні ефекти, неоднорідність між способами впливу і ознаки публікаційного зміщення. Пізніша критична переоцінка Maier та співавторів дійшла набагато стриманішого висновку після корекції на можливе зміщення. Це методологічна дискусія щодо агрегованої оцінки для неоднорідного класу втручань; для конкретної державної програми потрібні власні дані про механізм, цільову групу й фактичну реалізацію.
Метаепідеміологічний огляд von Klinggraeff та співавторів, 2026 дозволяє побачити цю проблему в дослідженнях програм здоров’язбережувальної поведінки. Автори проаналізували 222 оцінки ефекту з 69 пар попередніх досліджень і подальших більших випробувань у сферах припинення куріння, вживання алкоголю, міжособистісного насильства та профілактики інфекцій, що передаються статевим шляхом. У 58 парах, тобто 84 %, між етапами змінився принаймні один істотний параметр дослідження. Заміна виконавця, тривалості програми, способу вимірювання результату або зменшення підтримки впровадження були пов’язані з більшим зниженням оціненого ефекту. Це спостережні асоціації між характеристиками випробувань, отже вони допомагають визначити ризики перенесення, але самі по собі не встановлюють причинний вплив кожної зміни.
У сфері державних соціальних послуг показовий систематичний огляд Daigneault та співавторів, 2025, який охопив 93 втручання в 35 польових дослідженнях, переважно у США. Автори розрізняли подання заяви та фактичне отримання соціальної допомоги й показали, що позитивні результати залежали від конкретного показника. Найперспективнішими виявилися зрозуміла інформація та допомога із проходженням процедури; через високу неоднорідність досліджень автори не обчислювали загального метааналітичного ефекту. Для масштабування це пряме застереження: збільшення кількості заявок не дорівнює збільшенню кількості людей, які реально отримали належну підтримку.
Систематичний огляд Lane та співавторів, 2026 узагальнив 96 документів із настановами для впровадження, масштабування та підтримання втручань у системах охорони здоров'я. Дослідники виокремили залучення зацікавлених сторін, розвиток персоналу, роботу з доказами й даними, управління та інфраструктуру як важливі складові системного навчання. Це огляд настанов і процесів, а не оцінка одного універсального розміру ефекту: його сила полягає в описі умов керованого впровадження.
Як змінюється психологічний механізм при розширенні програми
Повідомлення з чіткою датою й наступним кроком може допомагати людині, яка вже вирішила скористатися послугою, але відкладала дію. Для людини, якій бракує документів, коштів на дорогу або доступного прийому, головним бар'єром є можливість виконати дію. Те саме нагадування в першому випадку може усунути забування, а в другому — лише повторити вимогу, яку неможливо виконати.
У моделі COM-B поведінку пояснюють взаємодією здатності, можливості та мотивації. Для масштабування особливо важливо повторно діагностувати ці складові в кожній істотно новій групі або установі. Здатність охоплює знання та навички; можливість — фізичне й соціальне середовище; мотивація — цілеспрямовані й автоматичні процеси. Зміна доступу до послуги часто потребує організаційного або нормативного рішення, а зміна інформаційного повідомлення допомагає лише тоді, коли саме інформаційний бар'єр істотний.
Практична поведінкова діагностика охоплює послідовність дій користувача, моменти відмови, правила установи, витрати часу й грошей, доступність для людей з інвалідністю, мовні та цифрові вимоги, можливість отримати допомогу, а також вплив довіри й досвіду дискримінації. Дані інтерв'ю та спостережень уточнюють механізми, адміністративні дані показують реальну траєкторію завершення послуги, а експерименти оцінюють причинний ефект зміни процедури.
П'ять джерел зменшення ефекту: схема для управлінського аналізу
Відбір: до кого втручання дійшло
Частка охоплених людей може падати, якщо контактна база містить застарілі номери, повідомлення не доставляються або реєстрацію закриває технічна помилка. Програма, ефективна серед тих, хто прочитав повідомлення, може мало змінити показник у всій цільовій популяції. Тому слід окремо вимірювати право на участь, фактичне охоплення, доставку та результат серед усіх, кому програму було призначено.
Відповідність: наскільки інструмент пасує новому контексту
Правила, що добре працюють у великому місті, можуть створити додатковий бар'єр для мешканців віддалених громад. Стандартизувати доцільно функцію втручання — наприклад, своєчасно повідомити про доступну дію, — а форму доставки адаптувати відповідно до місцевих умов, зберігаючи науково обґрунтовані активні компоненти.
Виконання: що насправді робить організація
Якщо інструкція передбачає персональне нагадування за три дні, але система надсилає загальний текст за три години, це вже інша реалізація. Потрібен журнал змін, контроль часу доставки, навчання персоналу і перевірка, чи дотримано суттєвих компонентів. Оцінювання виконання допомагає відрізнити слабку теорію втручання від технічного збою.
Реакція: як поводяться громадяни та інші учасники
Люди можуть адаптуватися до повторюваних повідомлень, а працівники — змінювати практику у відповідь на показники, за якими їх оцінюють. Інколи поведінка поліпшується лише тимчасово, інколи нові правила поступово стають звичними. Повторне вимірювання дозволяє оцінити ці динамічні ефекти.
Система: чи може послуга прийняти додатковий попит
Навіть успішна зміна наміру записатися на прийом не гарантує завершення обстеження. Загальна користь залежить також від потужності закладів, транспорту, доступності персоналу і фінансування. Вимірювати тільки натискання кнопки «Записатися» означає оцінювати проміжну поведінку, а не суспільну мету програми.
Статистична значущість, практична користь і масштаб населення
Уявімо програму, яка підвищує частку завершених заяв із 40,0 % до 41,4 %. Абсолютний ефект дорівнює 1,4 відсоткового пункта, відносний приріст — 3,5 % від початкового показника. Якщо програму справді отримають один мільйон людей і умови залишаться порівнянними, арифметичний очікуваний приріст становитиме приблизно 14 тисяч завершених заяв. Це навчальний розрахунок, а не прогноз для певної державної послуги: реальні витрати, доставка, неоднорідність ефекту та здатність установи обробити додаткові звернення можуть змінити підсумок.
Великі вибірки дають змогу виявити дуже малі статистичні відмінності. Практичне рішення потребує абсолютної зміни суспільно значущого показника, довірчого інтервалу, витрат на одну додаткову корисну дію та альтернативного використання коштів. Для втручань з можливими негативними наслідками потрібне окреме вимірювання цих наслідків. Якщо додаткові завершені заявки не призводять до своєчасно наданої послуги, цінність короткострокового ефекту обмежена.
Чому показники не можна змішувати
Охоплення розповідає, скількох людей досягла програма. Прийняття показує, скільки установ погодилися її застосовувати. Точність реалізації описує виконання протоколу. Результативність відповідає на питання про зміну поведінки або добробуту. Стійкість характеризує збереження практики та результату в часі. Жоден із цих показників самостійно не замінює інших.
Рамка RE-AIM пропонує оцінювати охоплення, результативність, прийняття установами, виконання та підтримання результату. Вона корисна саме для програм, які переходять від успіху в контрольованому дослідженні до роботи з широкою популяцією.
Як перевірити, чи можна переносити результат
Перед рішенням про масштабування варто сформулювати цільову популяцію, територію, канал доставки, мінімально потрібну інтенсивність втручання і показник суспільного результату. Далі потрібно порівняти експериментальні умови з майбутніми: хто брав участь, хто залишився поза випробуванням, які установи виконували програму, які додаткові ресурси були доступні та наскільки ці ресурси можна відтворити.
Якщо зберігаються індивідуальні дані про ознаки, що впливають на результат, статистичні методи можуть допомогти оцінити, яким був би середній ефект у новій популяції. Проте таке перенесення спирається на припущення: важливі чинники модифікації ефекту мають бути виміряні, групи — достатньо порівнянні, а сам спосіб втручання — змістовно однаковий. Невиміряні інституційні зміни й системні ефекти залишаються підставою для нової перевірки на місці.
Особливо цінні багатомайданчикові дослідження, де різні установи беруть участь від початку, а аналіз оцінює відмінності між ними. Якщо рандомізація неможлива, використовують обґрунтовані квазіекспериментальні схеми: перервані часові ряди, різницю різниць чи поетапне впровадження з відповідним контролем. Просте порівняння показників «до» і «після» не відокремлює вплив програми від сезонності, загальних реформ та змін складу учасників.
Посібник OECD BASIC розглядає поведінкову діагностику, розроблення рішення, експериментальну перевірку та подальший цикл навчання як частини роботи державної політики. Для масштабування ці кроки потрібно повторювати на новому рівні, а не трактувати перший успішний експеримент як остаточне підтвердження.
Як організувати поетапне масштабування
Спочатку — визначити межі й умови успіху
Рішення про розширення має називати суспільну проблему, поведінку, результат для громадян, потрібну інфраструктуру, бюджет, відповідальну установу та умови, за яких програму буде призупинено. Важливо одразу зафіксувати початковий рівень показників, джерела даних і спосіб оцінювання.
Далі — перевірити готовність системи
Необхідно встановити, чи є потужність обслуговувати додатковий попит, чи доступні люди з різними потребами, чи захищені персональні дані та чи здатні установи підтримувати однакову якість послуги. Виявлені матеріальні перешкоди слід усувати на системному рівні. Втручання, яке спонукає записуватися на недоступну послугу, потребує насамперед змін в організації цієї послуги.
Потім — розширювати хвилями з контрольним оцінюванням
Поетапне впровадження дає змогу перевіряти ефект у різних регіонах і типах установ, стежити за вартістю, якістю та непередбаченими наслідками. Якщо доречно, порядок підключення установ можна рандомізувати; коли це неможливо, доцільно заздалегідь визначити порівняльні групи та припущення аналізу. Наперед встановлені критерії переходу до наступної хвилі зменшують ризик приймати рішення лише за найсприятливішими проміжними результатами.
Після цього — перейти до повсякденної практики
Програма має залишатися працездатною без постійної участі дослідницької команди. Це потребує навчання персоналу, регулярного контролю даних, оновлення процедур, фінансування та відкритого звітування. ВООЗ підкреслює важливість інституціоналізації, за якої розширене втручання стає частиною звичайної системи надання послуг (WHO/ExpandNet, 2010).
Коли адаптувати втручання, а коли зупиняти
Адаптація обґрунтована тоді, коли збережено причинну функцію ключового компонента, але місцеві умови вимагають іншого способу реалізації. Наприклад, своєчасне нагадування може надходити через доступний канал комунікації, якщо його час, зміст і можливість виконання дії відповідають механізму. Водночас зміна правила за замовчуванням на примусове автоматичне зарахування без доступної відмови вже змінює етичну і поведінкову природу рішення.
Підставами для зупинення або перегляду є стійке зникнення корисного ефекту, збільшення шкоди, витіснення інших потрібних послуг, непропорційне погіршення становища певних груп, проблеми приватності, неприпустимий тиск або відсутність інфраструктури для обіцяного результату. Важливо фіксувати рішення про зупинення як результат оцінювання, а не приховувати його з міркувань репутації програми.
Розподіл користі, шкоди й етичні межі
Середній позитивний ефект може співіснувати з нерівним розподілом результатів. Онлайн-нагадування здатне збільшити загальну кількість записів, але погіршити відносний доступ для людей, які не мають смартфона або потребують особистої допомоги. Якщо аналіз обмежений загальним середнім, такий наслідок залишиться непоміченим.
Для оцінювання справедливості доцільно, де це правомірно та методологічно виправдано, розглядати результати за групами, які можуть мати неоднаковий доступ: люди з інвалідністю, мешканці віддалених громад, люди з низькими доходами, люди старшого віку та користувачі з обмеженою цифровою грамотністю. Дані слід збирати із законною підставою, визначеною метою, мінімізацією обсягу та належним захистом. Якщо надійної оцінки для підгрупи немає, відсутність виявленої різниці не доводить однакової користі.
Етична перевірка охоплює прозорість механізму, співмірність засобів суспільній меті, реальну можливість відмовитися там, де така відмова передбачена, захист приватності, доступність альтернатив та громадський контроль. Поведінкові інструменти не мають підміняти інформовану згоду в ситуаціях, де вона потрібна, або маскувати скорочення послуг. Посібник OECD BASIC поєднує вибір поведінкових засобів з аналізом їхньої етичної прийнятності.
Приклад: нагадування про профілактичне обстеження
Уявімо, що міська поліклініка перевірила нагадування про обстеження в невеликому експерименті. Серед людей з уже призначеним часом прийому явка зросла. Регіональний орган вирішує застосувати цей спосіб для всіх мешканців. У ширшій програмі частина людей ще не має запису, частина не має зручного транспорту, а в кількох громадах доступних прийомів замало.
Якщо копіювати лише текст повідомлення, можна збільшити кількість спроб запису без відповідного приросту завершених обстежень. Сильніший дизайн передбачає окремі маршрути: для людей, які вже записалися, — нагадування; для тих, хто не може записатися, — поліпшення запису й доступності; для громад з дефіцитом прийомів — збільшення пропускної спроможності або інший порядок розподілу ресурсів. Результатом для оцінювання є своєчасно завершене обстеження, а проміжними показниками — доставлені повідомлення, записи та явка.
Приклад є аналітичним ілюстративним сценарієм. Він демонструє, чому для перенесення результату потрібно повторно визначити бар'єри та межі установи, а не обіцяє конкретний розмір ефекту для української системи охорони здоров'я.
Як органам влади звітувати про масштабування
Надійний звіт має містити опис втручання, його компонентів і змін за час розширення; характеристики початкової та цільової популяцій; кількість людей, яких мали охопити, реально охопили та які завершили цільову дію; базові рівні; результати оцінювання з інтервалами невизначеності; метод і припущення причинного аналізу; ресурси та витрати; різницю між установами й групами; дані про небажані наслідки; рішення про адаптацію або припинення.
Окремо слід розкривати відхилення від початкового протоколу, невдалі хвилі та обмеження переносимості результатів. Це створює можливість навчатися на всьому портфелі програм, а не лише на найбільш вдалих прикладах. Систематичний огляд Lane та співавторів показує важливість сталих циклів збирання, аналізу та використання даних для подальших рішень.
Поширені запитання
Чому поведінкове втручання працює в експерименті, але не в усій країні?
Під час розширення можуть змінитися склад учасників, доступність послуги, виконавці, базова частота поведінки, інтенсивність контакту й інституційний контекст. Також позитивні пілоти частіше потрапляють у наукові публікації, тому початкові очікування іноді завищені. Причину потрібно встановлювати на даних конкретної програми.
Чи завжди ефект зменшується після масштабування?
Ні. Він може залишитися подібним, зменшитися, зрости або стати неоднаковим для різних груп. Напрям залежить від механізму і контексту. Суспільні норми чи поліпшення інфраструктури інколи підсилюють зміни, тоді як перевантаження послуг або слабке впровадження їх послаблюють.
Яка різниця між результативністю втручання і якістю впровадження?
Результативність показує, чи змінюється цільова поведінка або суспільний результат. Якість впровадження описує, наскільки програма реально дійшла до людей, була прийнята установами, виконана відповідно до задуму й підтримується в часі. Слабкий результат потребує аналізу обох рівнів.
Чи достатньо одного рандомізованого дослідження?
Одне якісне дослідження може надійно оцінити причинний ефект у власних умовах. Рішення про широке впровадження потребує оцінки відповідності цільовій популяції та установам, а за істотних відмінностей — додаткової перевірки або поетапного впровадження з оцінюванням.
Як виміряти суспільну користь від малого ефекту?
Потрібно перевести відсоткові пункти в кількість додаткових корисних результатів для реально охоплених людей, оцінити стійкість, вартість, альтернативи, потенційну шкоду й розподіл наслідків. Статистична значущість сама по собі не визначає доцільність державного рішення.
Що робити, якщо втручання підвищило кількість заявок, але послуг не побільшало?
Перевірити весь шлях від заявки до фактично наданої послуги, пропускну спроможність установ, черги та доступність для різних груп. За потреби змінити організацію послуги, критерії оцінювання й сам дизайн поведінкового компонента.
Висновок
Масштабування поведінкових втручань є перевіркою того, наскільки причинний механізм, підтверджений у певних умовах, зберігає дію у ширшому суспільному середовищі. Якість переходу визначають добір цільової популяції, спроможність установ, точність та адаптивність виконання, доступність послуги, повторне оцінювання і справедливий розподіл наслідків. Сильна державна програма масштабує доведений суспільний результат разом з умовами його досягнення, постійно перевіряє фактичний ефект і коригує рішення за даними.
Пов’язані статті
• Підштовхування: що це, як працює і де проходять етичні межі — психологічні механізми та етика окремого класу втручань.
• Архітектура вибору: як структура середовища змінює рішення — організація середовища, варіанти за замовчуванням і тертя під час прийняття рішень.
• Зміна поведінки: як вона працює і що реально допомагає змінювати звички — базові процеси та умови зміни поведінки.
Джерела
Daigneault, P.-M., Ouimet, M., Fortier-Chouinard, A., Nonki Tadida, E. Z., & Baby-Bouchard, A. (2025). How effective are behavioral interventions to increase the take-up of social benefits? A systematic review of field experiments. Journal of Policy Analysis and Management, 44(3), 997–1059. https://doi.org/10.1002/pam.70005
DellaVigna, S., & Linos, E. (2022). RCTs to Scale: Comprehensive Evidence From Two Nudge Units. Econometrica, 90(1), 81–116. https://doi.org/10.3982/ECTA18709
Glasgow, R. E., Vogt, T. M., & Boles, S. M. (1999). Evaluating the Public Health Impact of Health Promotion Interventions: The RE-AIM Framework. American Journal of Public Health, 89(9), 1322–1327. https://doi.org/10.2105/AJPH.89.9.1322
Lane, C., McCrabb, S., Turon, H., et al. (2026). Learning health system for implementation, scale-up, and sustainment: a systematic review to consolidate guidance for improvement. Implementation Science, 21, 13. https://doi.org/10.1186/s13012-025-01482-z
Maier, M., Bartoš, F., Stanley, T. D., Shanks, D. R., Harris, A. J. L., & Wagenmakers, E.-J. (2022). No evidence for nudging after adjusting for publication bias. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(31), e2200300119. https://doi.org/10.1073/pnas.2200300119
Mertens, S., Herberz, M., Hahnel, U. J. J., & Brosch, T. (2022). The effectiveness of nudging: A meta-analysis of choice architecture interventions across behavioral domains. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(1), e2107346118. https://doi.org/10.1073/pnas.2107346118
Michie, S., van Stralen, M. M., & West, R. (2011). The behaviour change wheel: A new method for characterising and designing behaviour change interventions. Implementation Science, 6, 42. https://doi.org/10.1186/1748-5908-6-42
OECD. (2019). Tools and Ethics for Applied Behavioural Insights: The BASIC Toolkit. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9ea76a8f-en
Proctor, E., Silmere, H., Raghavan, R., et al. (2011). Outcomes for Implementation Research: Conceptual Distinctions, Measurement Challenges, and Research Agenda. Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research, 38, 65–76. https://doi.org/10.1007/s10488-010-0319-7
von Klinggraeff, L., Pfledderer, C. D., Burkart, S., et al. (2026). Examining predictors of scale-up penalty in preliminary studies of health behavior interventions and subsequent larger trials: a meta-epidemiological review of diverse fields. Pilot and Feasibility Studies, 12, 96. https://doi.org/10.1186/s40814-026-01836-4
World Health Organization & ExpandNet. (2010). Nine steps for developing a scaling-up strategy. World Health Organization. https://www.who.int/publications/i/item/9789241500319