Stakeholder perspectives on implementing accreditation programs: a qualitative study of enabling factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accreditation programs are complex, system-wide quality and safety interventions. Despite their international popularity, evidence of their effectiveness is weak and contradictory. This may be due to variable implementation in different contexts. However, there is limited research that informs implementation strategies. We aimed to advance knowledge in this area by identifying factors that enable effective implementation of accreditation programs across different healthcare settings. METHODS: We conducted 39 focus groups and eight interviews between 2011 and 2012, involving 258 diverse healthcare stakeholders from every Australian State and Territory. Interviews were semi-structured and focused on the aims, implementation and consequences of three prominent accreditation programs in the aged, primary and acute care sectors. Data were thematically analysed to distil and categorise facilitators of effective implementation. RESULTS: Four factors were identified as critical enablers of effective implementation: the accreditation program is collaborative, valid and uses relevant standards; accreditation is favourably received by health professionals; healthcare organisations are capable of embracing accreditation; and accreditation is appropriately aligned with other regulatory initiatives and supported by relevant incentives. CONCLUSIONS: Strategic implementation of accreditation programs should target the four factors emerging from this study, which may increase the likelihood of accreditation being implemented successfully.
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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 | 0,035 | 0,039 |
| 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 | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».