A realist evaluation of the role of communities of practice in changing healthcare practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare organisations seeking to manage knowledge and improve organisational performance are increasingly investing in communities of practice (CoPs). Such investments are being made in the absence of empirical evidence demonstrating the impact of CoPs in improving the delivery of healthcare. A realist evaluation is proposed to address this knowledge gap. Underpinned by the principle that outcomes are determined by the context in which an intervention is implemented, a realist evaluation is well suited to understand the role of CoPs in improving healthcare practice. By applying a realist approach, this study will explore the following questions: What outcomes do CoPs achieve in healthcare? Do these outcomes translate into improved practice in healthcare? What are the contexts and mechanisms by which CoPs improve healthcare? METHODS: The realist evaluation will be conducted by developing, testing, and refining theories on how, why, and when CoPs improve healthcare practice. When collecting data, context will be defined as the setting in which the CoP operates; mechanisms will be the factors and resources that the community offers to influence a change in behaviour or action; and outcomes will be defined as a change in behaviour or work practice that occurs as a result of accessing resources provided by the CoP. DISCUSSION: Realist evaluation is being used increasingly to study social interventions where context plays an important role in determining outcomes. This study further enhances the value of realist evaluations by incorporating a social network analysis component to quantify the structural context associated with CoPs. By identifying key mechanisms and contexts that optimise the effectiveness of CoPs, this study will contribute to creating a framework that will guide future establishment and evaluation of CoPs in healthcare.
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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 | 0,033 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle