Quality Improvement, Patient Safety, and Continuing Education
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Quality improvement/patient safety (QI/PS) and continuing education (CE) efforts have a common aim to improve health care outcomes. Yet, minimal collaboration occurs between them. This lack of integration can be problematic given the finite resources available and the potential value of approaching health care challenges from different perspectives. The authors conducted an exploratory study to understand Canadian leaders' perceptions and experiences with both their own and the other domain, with the aim of increasing their understanding of the boundaries and opportunities for collaborative approaches to improving health care. METHOD: The authors conducted this study in 2011-2012 using a qualitative interpretivist framework to guide the collection and analysis of data from semistructured interviews. They used criterion-based, maximum variation, and snowball sampling to select 15 leaders from the domains of QI/PS and CE to interview. They transcribed verbatim the interviews and coded the transcripts using a directed content analysis approach. RESULTS: Participants described the relationship between QI/PS and CE in four ways: (1) the separation of QI/PS and CE as distinct interventions, (2) (re)positioning CE in QI/PS activities, (3) (re)positioning QI/PS in CE activities, and (4) further integrating QI/PS and CE. CONCLUSIONS: These findings have important implications for how leaders in QI/PS and CE should mindfully and strategically negotiate their relationship to ensure the relevance and effectiveness of their domain's activities.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| 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 | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».