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Enregistrement W2133233423 · doi:10.2196/humanfactors.3598

Narrowing the Skills Gap for Innovation: An Empirical Study in the Hospital Sector

2014· article· en· W2133233423 sur OpenAlexvenueno aff
Casimiro Dias, Ana Escoval

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésWorkforceBusinessWorkforce developmentAdaptation (eye)ObstacleEconomic shortageHealth careQuality (philosophy)Skills managementKnowledge managementMarketingPsychologyEconomic growthGovernment (linguistics)EconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The current financial crisis and the increasing burden of chronic diseases are challenging hospitals to enhance their innovation capacity to deliver new and more effective health services. However, the shortage of skills has been widely recognized as a key obstacle for innovation. Ensuring the presence of a skilled workforce has become a priority for the health system in Portugal and across Europe. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the demand of new skills and their influence in both investments in innovation and development of skills. METHODS: We used a mixed-methods approach combining statistical analysis of data survey and content analysis of semistructured interviews with the Administration Boards of hospitals, using a nominal group technique. RESULTS: The results illustrate an increasing demand of a broad range of skills for innovation development, including responsibility and quality consciousness (with a significant increase of 55%, 52/95), adaptation skills (with an increase of 44%, 42/95) and cooperation and communication skills (with an increase of 55%, 52/95). Investments in the development of skills for innovation are mainly focused on aligning professional training with an organizational strategy (69%, 66/95) as well as collaboration in taskforces (61%, 58/95) and cross-department teams (60%, 57/95). However, the dynamics between the supply and demand of skills for innovation are better explained through a broader perspective of organizational changes towards enhancing learning opportunities and engagement of health professionals to boost innovation. CONCLUSIONS: The results of this study illustrate that hospitals are unlikely to enhance their innovation capacity if they pursue strategies failing to match the skills needed. Within this context, hospitals with high investments in innovation tend to invest more in skills development. The demand of skills and investments in training are influenced by many other factors, including the hospital's strategies, as well as changes in the work organization. Relevant implications for managers and policy makers can be drawn from the empirical findings of this paper, building on the current efforts from leading innovating hospitals that are already defining the future of health 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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