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Enregistrement W2047172953 · doi:10.2147/rmhp.s4845

Evidence-based decision-making within the context of globalization: A “Why–What–How” for leaders and managers of health care organizations

2009· article· en· W2047172953 sur OpenAlexafffundabout
V. Lapaige

Notice bibliographique

RevueRisk Management and Healthcare Policy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésHealth careContext (archaeology)Public relationsKnowledge translationGlobalizationPacePolitical scienceKnowledge managementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence-based decision-making within the context of globalization: A “Why–What–How” for leaders and managers of health care organizations Véronique LapaigeCanadian Health Services Research Foundation Fellow; PRO-ACTIVE Research Program (Participatory and Evaluative Research Program to Optimize Workplace Management: Application of Knowledge, Transfer of Expertise, Innovative Interventions, Training Transformational Leaders) Pavillon Ferdinand-Vandry, CIFSS (Centre intégré de formation en sciences de la santé), Laval University, Quebec City, Quebec Canada Abstract: In the globalized knowledge economy, the challenge of translating knowledge into policy and practice is universal. At the dawn of the 21st century, the clinicians, leaders, and managers of health care organizations are increasingly required to bridge the research-practice gap. A shift from moving evidence to solving problems is due. However, despite a vast literature on the burgeoning field of knowledge translation research, the “evidence-based” issue remains for many health care professionals a day-to-day debate leading to unresolved questions. On one hand, many clinicians still resist to the implementation of evidence-based clinical practice, asking themselves why their current practice should be changed or expanded. On the other hand, many leaders and managers of health care organizations are searching how to keep pace with the demand of actionable knowledge. For example, they are wondering: (a) if managerial and policy innovations are subjected to the same evidentiary standards as clinical innovations, and (b) how they can adapt the scope of evidence-based medicine to the culture, context, and content of health policy and management. This paper focuses on evidence-based health care management within the context of contemporary globalization. In this paper, our heuristic hypothesis is that decision-making process related changes within clinical/managerial/policy environments must be given a socio-historical backdrop. We argue that the relationship between research on the transfer of knowledge and its uptake by clinical, managerial and policy target audiences has undergone a shift, resulting in increasing pressures in health care for intense researcher-practitioner collaboration and the development of “integrative KT platforms” at the crossroads of different fields (the field of knowledge management and the field of knowledge translation). The objectives of this paper are: (a) to provide an answer to the questions that health professionals ask most frequently about “Why” and “How” to bridge the know-do gap, (b) to illustrate by a Canadian example how the PRO-ACTIVE program helps in closing the evidence-based practice gap.Keywords: globalization, knowledge, know-do gap, research-practice gap, knowledge translation, knowledge sharing, evidence-based decision-making, evidence-based medicine, evidencebased health care management

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,188
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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