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Enregistrement W2106098721 · doi:10.1186/1748-5908-8-9

Evaluating the implementation of health and safety innovations under a regulatory context: A collective case study of Ontario’s safer needle regulation

2013· article· en· W2106098721 sur OpenAlexafffundabout
Andrea Chambers, Cameron Mustard, Curtis Breslin, Linn D. Holness, Kathryn Nichol

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity Health NetworkInstitute for Work & HealthPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSAFERContext (archaeology)Health careHealth administrationHealth services researchPatient safetyMedicineProcess (computing)Public relationsHealth informaticsProcess managementKnowledge managementPublic healthBusinessNursingPolitical scienceComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Implementation effectiveness models have identified important factors that can promote the successful implementation of an innovation; however, these models have been examined within contexts where innovations are adopted voluntarily and often ignore the socio-political and environmental context. In the field of occupational health and safety, there are circumstances where organizations must adopt innovations to comply with a regulatory standard. Examining how the external environment can facilitate or challenge an organization's change process may add to our understanding of implementation effectiveness. The objective of this study is to describe implementation facilitators and barriers in the context of a regulation designed to promote the uptake of safer engineered medical devices in healthcare. METHODS: The proposed study will focus on Ontario's safer needle regulation (2007) which requires healthcare organizations to transition to the use of safer engineered medical devices for the prevention of needlestick injuries. A collective case study design will be used to learn from the experiences of three acute care hospitals in the province of Ontario, Canada. Interviews with management and front-line healthcare workers and analysis of supporting documents will be used to describe the implementation experience and examine issues associated with the integration of these devices. The data collection and analysis process will be influenced by a conceptual framework that draws from implementation science and the occupational health and safety literature. DISCUSSION: The focus of this study in addition to the methodology creates a unique opportunity to contribute to the field of implementation science. First, the study will explore implementation experiences under circumstances where regulatory pressures are influencing the organization's change process. Second, the timing of this study provides an opportunity to focus on issues that arise during later stages of implementation, a phase during the implementation cycle that has been understudied. This study also provides the opportunity to examine the relevance and utility of current implementation science models in the field of occupational health where the adoption of an innovation is meant to enhance the health and safety of workers. Previous work has tended to focus almost exclusively on innovations that are designed to enhance an organization's productivity or competitive advantage.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0330,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,655
Tête enseignante GPT0,696
Écart entre enseignants0,041 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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