Exploring the fit between organizational culture and quality improvement in a home-care environment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overseeing the quality of community-based, home-care services is a subject of concern in most jurisdictions confronted with population aging and the rise of chronic conditions. Although various quality management strategies have been used in different health care settings, continuous quality improvement (CQI) is still in the early stages of development among home-care service providers. What is more, some authors have raised questions as to whether CQI is suitable to the unique character of home-care and can be adequately applied to a diverse and varied range of agencies, each featuring a unique organizational culture, professional mix, and mode of operation. PURPOSES: The article reports on how differing organizational cultures--as found in a set of public and private home-care providers--appear to affect agency receptivity to CQI during program implementation. METHODOLOGY/APPROACH: The research methodology is characterized by a qualitative, multiple case study approach. Data were gathered from a purposive sample of four home-care agencies in Quebec, Canada, belonging to the public, private for-profit, and not-for-profit sectors. FINDINGS AND PRACTICE IMPLICATIONS: It is concluded that a core set of cultural attributes play a decisive role in determining agency receptivity to CQI, even when its effect is mediated by several contingent variables. Further, some of the levers and barriers to implementation identified in previous research seem less relevant to home-care agencies. A number of policy/management implications are discussed, which may enhance receptivity to CQI by home-care agencies and prevent implementation failure.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».