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Enregistrement W2064019771 · doi:10.1186/1748-5908-7-12

Exploring the interpersonal-, organization-, and system-level factors that influence the implementation and use of an innovation-synoptic reporting-in cancer care

2012· article· en· W2064019771 sur OpenAlexafffundabout
Robin Urquhart, Geoffrey A. Porter, Eva Grunfeld, Joan Sargeant

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensNova Scotia Cancer CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchCancer Care Nova ScotiaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityNova Scotia Department of Health and WellnessDepartment of Health, Western Cape GovernmentNova Scotia Health Research FoundationDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésAuditNursing researchHealth administrationMedicineInterpersonal communicationHealth informaticsQuality (philosophy)NursingMedical educationPublic healthPsychologyBusinessAccountingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The dominant method of reporting findings from diagnostic and surgical procedures is the narrative report. In cancer care, this report inconsistently provides the information required to understand the cancer and make informed patient care decisions. Another method of reporting, the synoptic report, captures specific data items in a structured manner and contains only items critical for patient care. Research demonstrates that synoptic reports vastly improve the quality of reporting. However, synoptic reporting represents a complex innovation in cancer care, with implementation and use requiring fundamental shifts in physician behaviour and practice, and support from the organization and larger system. The objective of this study is to examine the key interpersonal, organizational, and system-level factors that influence the implementation and use of synoptic reporting in cancer care. METHODS: This study involves three initiatives in Nova Scotia, Canada, that have implemented synoptic reporting within their departments/programs. Case study methodology will be used to study these initiatives (the cases) in-depth, explore which factors were barriers or facilitators of implementation and use, examine relationships amongst factors, and uncover which factors appear to be similar and distinct across cases. The cases were selected as they converge and differ with respect to factors that are likely to influence the implementation and use of an innovation in practice. Data will be collected through in-depth interviews, document analysis, observation of training sessions, and examination/use of the synoptic reporting tools. An audit will be performed to determine/quantify use. Analysis will involve production of a case record/history for each case, in-depth analysis of each case, and cross-case analysis, where findings will be compared and contrasted across cases to develop theoretically informed, generalisable knowledge that can be applied to other settings/contexts. Ethical approval was granted for this study. DISCUSSION: This study will contribute to our knowledge base on the multi-level factors, and the relationships amongst factors in specific contexts, that influence implementation and use of innovations such as synoptic reporting in healthcare. Such knowledge is critical to improving our understanding of implementation processes in clinical settings, and to helping researchers, clinicians, and managers/administrators develop and implement ways to more effectively integrate innovations into routine clinical care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,202
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,202
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,827
Tête enseignante GPT0,676
Écart entre enseignants0,152 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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