Effective Strategies to Spread Redesigning Care Processes Among Healthcare Teams
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to describe how spread strategies facilitate the successful implementation of the Transforming Care at the Bedside (TCAB) program and their impact on healthcare workers and patients in a major Canadian healthcare organization. DESIGN: This study used a qualitative and descriptive design with focus groups and individual interviews held in May 2014. Participants included managers and healthcare providers from eight TCAB units in a university health center in Quebec, Canada. The sample was composed of 43 individuals. METHODS: The data were analyzed using NVivo according to the method proposed by Miles and Huberman. FINDINGS: The first two themes that emerged from the analysis are related to context (organizational transition requiring many changes) and spread strategies for the TCAB program (senior management support, release time and facilitation, rotation of team members, learning from previous TCAB teams, and engaging patients). The last theme that emerged from the analysis is the impact on healthcare professionals (providing front-line staff and managers with the training they need to make changes, team leadership, and increasing receptivity to hearing patients' and families' needs and requests). CONCLUSIONS: This study describes the perspectives of managers and team members to provide a better understanding of how spread strategies can facilitate the successful implementation of the TCAB program in a Canadian healthcare organization. CLINICAL RELEVANCE: Spread strategies facilitate the implementation of changes to improve the quality and safety of care provided to patients.
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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 | 0,023 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».