Sustaining Clinical Programs During Difficult Economic Times: A Case Series from the Hospital Elder Life Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore strategies used by clinical programs to justify operations to decision-makers using the example of the Hospital Elder Life Program (HELP), an evidence-based, cost-effective program to improve care for hospitalized older adults. DESIGN: Qualitative study design using 62 in-depth, semistructured interviews conducted with HELP staff members and hospital administrators between September 2008 and August 2009. SETTING: Nineteen HELP sites in hospitals across the United States and Canada that had been recruiting patients for at least 6 months. PARTICIPANTS: HELP staff and hospital administrators. MEASUREMENTS: Participant experiences sustaining the program in the face of actual or perceived financial threats, with a focus on factors they believe are effective in justifying the program to decision-makers in the hospital or health system. RESULTS: Using the constant comparative method, a standard qualitative analysis technique, three major themes were identified across interviews. Each focuses on a strategy for successfully justifying the program and securing funds for continued operations: interact meaningfully with decision-makers, including formal presentations that showcase operational successes and informal means that highlight the benefits of HELP to the hospital or health system; document day-to-day, operational successes in metrics that resonate with decision-maker priorities; and garner support from influential hospital staff that feed into administrative decision-making, particularly nurses and physicians. CONCLUSION: As clinical programs face financially challenging times, it is important to find effective ways to justify their operations to decision-makers. Strategies described here may help clinically effective and cost-effective programs sustain themselves and thus may help improve care in their institutions.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».