Analysis of the strengths, weaknesses, opportunities and threats of the network form of organization of traumatic brain injury service delivery systems
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Networks are an increasingly popular way to deal with the lack of integration of traumatic brain injury (TBI) care. Knowledge of the stakes of the network form of organization is critical in deciding whether or not to implement a TBI network to improve the continuity of TBI care. GOALS OF THE STUDY: To report the strengths, weaknesses, opportunities, and threats of a TBI network and to consider these elements in a discussion about whether networks are a suitable solution to fragmented TBI care. METHODS: In-depth interviews with 12 representatives of network organization members. Interviews were qualitatively analyzed using the EGIPSS model of performance. RESULTS: The majority of elements reported were related to the network's adaptation to its environment and more precisely to its capacity to acquire resources. The issue of value maintenance also received considerable attention from participants. DISCUSSION: The network form of organization seems particularly sensitive to environmental issues, such as resource acquisition and legitimacy. The authors suggest that the network form of organization is a suitable way to increase the continuity of TBI care if the following criteria are met: (1) expectations toward network effectiveness to increase continuity of care are moderate and realistic; (2) sufficient resources are devoted to the design, implementation, and maintenance of the network; (3) a network's existence and actions are deemed legitimate by community and organization member partners; and (4) there is a good collaborative climate between the organizations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».