USING PROFESSIONAL PRACTICE MODELS: A PHENOMENOGRAPHIC STUDY OF PROFESSIONAL PRACTICE EXPERTS' CONCEPTIONS
Notice bibliographique
Résumé
<strong>Abstract</strong> Health care practice environments are central to the safety and quality of patient care. Hospitals often develop and implement a professional practice model (PPM) to improve practice environments. In the United States, magnet hospital designation is a driving force in PPM implementation. In Ontario, Canada, despite the lack of magnet hospital designation, many hospitals have implemented PPMs. There appear to be differences in how PPMs are implemented in Ontario. This phenomenographic study examined professional practice experts’ conceptions of PPM implementation and use in Ontario acute care hospitals. The findings indicate that PPM implementation is a dynamic and emergent phenomenon that occurs in cyclical phases of growth and reduced activity. Seven categories of PPM use are described (a) creating alignment/consistency, (b) supporting evidence-based practice, (c) enabling interprofessional practice, (d) enhancing professional accountability, (e) enabling patient-centred care, (f) creating/ strengthening linkages, and (g) strategic positioning of professional practice. Categories exhibited hierarchical relationships, with more foundational uses providing support for higher level uses. Three structural themes are identified (a) model design/structure, (b) professional practice leadership, and (c) organizational support. These themes work individually and synergistically, within and across the categories to influence use and potential impact of the PPM. Progressively fuller and more complex use of the PPM appears to occur under increasingly intense influence of the structural themes. The analysis provides unique information about relationships within and among categories of PPM use. This provides insight regarding how organizations might maximize return on investment with PPM implementation. Seven recommendations are identified.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».