Implementation of Evidence‐Based Practices in the Context of a Redevelopment Project in a Canadian Healthcare Organization
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The recent introduction of a project management office (PMO) in a major healthcare center, led by a nurse, provides a unique opportunity to understand how a PMO facilitates successful implementation of evidence-based practices in care delivery. DESIGN: A case study with embedded units (individuals, projects, and organization). In this study, the case is operationally defined as the PMO deployed in a Canadian healthcare center. METHODS: The sources of evidence used in this study were diverse. They consisted of 38 individual interviews, internal documents, and administrative data. The data were collected from March 2009 to November 2011. Content analysis was used to analyze the qualitative data. FINDINGS: PMO experts help improve practices, and the patients thus receive safer and better quality care. Several participants point out that they could not make the changes without the PMO's support. They mention that they succeeded in changing their practices based on the evidence and acquired knowledge of change management with the PMO members that can be transferred to their practice. CONCLUSIONS: With the leadership of the nurse director of the PMO, members provide a range of expertise and fields in evidence-based change management, project management, and evaluation. CLINICAL RELEVANCE: PMO facilitates the implementation of clinical and organizational practices based on evidence to improve the quality and safety of care provided to patients.
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 | 0,020 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».