Using clinical governance levers to support change in a cancer care reform
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Introducing change is a difficult issue facing all health care systems. The use of various clinical governance levers can facilitate change in health care systems. The purpose of this paper is to define clinical governance levers, and to illustrate their use in a large-scale transformation. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The empirical analysis deals with the in-depth study of a specific case, which is the organizational model for Ontario's cancer sector. The authors used a qualitative research strategy and drew the data from three sources: semi-structured interviews, analysis of documents, and non-participative observations. FINDINGS: From the results, the authors identified three phases and several steps in the reform of cancer services in this province. The authors conclude that a combination of clinical governance levers was used to transform the system. These levers operated at different levels of the system to meet the targeted objectives. PRACTICAL IMPLICATIONS: To exercise clinical governance, managers need to acquire new competencies. Mobilizing clinical governance levers requires in-depth understanding of the role and scope of clinical governance levers. ORIGINALITY/VALUE: This study provides a better understanding of clinical governance levers. Clinical governance levers are used to implement an organizational environment that is conducive to developing clinical practice, as well as to act directly on practices to improve quality of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,047 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».