Dissemination of performance information and continuous improvement
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Developing a performance measure and reporting the results to support decision making at an individual level has yielded poor results in many health systems. The purpose of this paper is to highlight the factors associated with the dissemination of performance information that generate and support continuous improvement in health organizations. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: A systematic data collection strategy that includes empirical and theoretical research published from 1980 to 2010, both qualitative and quantitative, was performed on Web of Science, Current Contents, EMBASE and MEDLINE. A narrative synthesis method was used to iteratively detail explicative processes that underlie the intervention. A classification and synthesis framework was developed, drawing on knowledge transfer and exchange (KTE) literature. The sample consisted of 114 articles, including seven systematic or exhaustive reviews. FINDINGS: Results showed that dissemination in itself is not enough to produce improvement initiatives. Successful dissemination depends on various factors, which influence the way collective actors react to performance information such as the clarity of objectives, the relationships between stakeholders, the system's governance and the available incentives. RESEARCH LIMITATIONS/IMPLICATIONS: This review was limited to the process of knowledge dissemination in health systems and its utilization by users at the health organization level. Issues related to improvement initiatives deserve more attention. PRACTICAL IMPLICATIONS: Knowledge dissemination goes beyond better communication and should be considered as carefully as the measurement of performance. Choices pertaining to intervention should be continuously prompted by the concern to support organizational action. ORIGINALITY/VALUE: While considerable attention was paid to the public reporting of performance information, this review sheds some light on a more promising avenue for changes and improvements, notably in public health systems.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».