Collective leadership for cultures of high quality health care
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to examine the challenges that health care organizations face in nurturing and sustaining cultures that ensure the delivery of continually improving, high quality and compassionate care for patients and other service users. Design/methodology/approach – Based on an extensive review of the literature, the authors examine the current and very challenging context of health care and highlight the core cultural elements needed to enable health care organizations to respond effectively to the challenges identified. Findings – The role of leadership is found to be critical for nurturing high-quality care cultures. In particular, the authors focus on the construct of collective leadership and examine how this type of leadership style ensures that all staff take responsibility for ensuring high-quality care for patients. Practical implications – Climates for quality and safety can be accomplished by the development of strategies that ensure leaders, leadership skills and leadership cultures are appropriate to meet the challenges health care organizations face in delivering continually improving, high quality, safe and compassionate patient care. Originality/value – This paper provides a comprehensive integration of research findings on how to foster quality and safety climates in healthcare organizations, synthesizing insights from academic literature, practitioner reports and policy documents to propose clear, timely and much needed practical guidelines for healthcare organizations both nationally and internationally.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».