‘If we can't do more, let's do it differently!': using appreciative inquiry to promote innovative ideas for better health care work environments
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the use of appreciative inquiry to promote the emergence of innovative ideas regarding the reorganization of health care services. BACKGROUND: With persistent employee dissatisfaction with work environments, experts are calling for radical changes in health care organizations. Appreciative inquiry is a transformational change process based on the premise that nurses and health care workers are accumulators and producers of knowledge who are agents of change. METHODS: A multiple embedded case study was conducted in two interdisciplinary groups in outpatient cancer care to better understand the emergence and implementation of innovative ideas. RESULTS: The appreciative inquiry process and the diversity of the group promoted the emergence and adoption of innovative ideas. Nurses mostly proposed new ideas about work reorganization. Both groups adopted ideas related to interdisciplinary networks and collaboration. A forum was created to examine health care quality and efficiency issues in the delivery of cancer care. CONCLUSION: This study makes a contribution to the literature that examines micro systems change processes and how ideas evolve in an interdisciplinary context. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: The appreciative inquiry process created an opportunity for team members to meet and share their successes while proposing innovative ideas about care delivery. Managers need to support the implementation of the proposed ideas to sustain the momentum engendered by the appreciative inquiry process.
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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 | 0,027 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».