Exploring the Usefulness of Two Conceptual Frameworks for Understanding How Organizational Factors Influence Innovation Implementation in Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
Moving knowledge into practice and the implementation of innovations in health care remain significant challenges. Few researchers adequately address the influence of organizations on the implementation of innovations in health care. The aims of this article are to (1) present 2 conceptual frameworks for understanding the organizational factors important to the successful implementation of innovations in health care settings; (2) discuss each in relation to the literature; and (3) briefly demonstrate how each may be applied to 3 initiatives involving the implementation of a specific innovation-synoptic reporting tools-in cancer care. Synoptic reporting tools capture information from diagnostic tests, surgeries, and pathology examinations in a standardized, structured manner and contain only the information necessary for patient care. The frameworks selected were the Promoting Action on Research Implementation in Health Services framework and an organizational framework of innovation implementation; these frameworks arise from different disciplines (nursing and management, respectively). The constructs from each framework are examined in relation to the literature, with each construct applied to synoptic reporting tool implementation to demonstrate how each may be used to inform both practice and research in this area. By improving our understanding of existing frameworks, we enhance our ability to more effectively study and target implementation processes.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».