Competition in collaborative clothing: a qualitative case study of influences on collaborative quality improvement in the ICU
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiorganisational quality improvement (QI) collaborative networks are promoted for improving quality within healthcare. Recently, several large-scale QI initiatives have been conducted in the intensive care unit (ICU) environment with successful quantitative results. However, the mechanisms through which such networks lead to QI success remain uncertain. We aim to understand ICU staff perspectives on collaborative QI based on involvement in a multiorganisational improvement network and hypothesise about theoretical constructs that might explain the effect of collaboration in such networks. METHODS: Qualitative study using a modified grounded theory approach. Key informant interviews were conducted with staff from 12 community hospital ICUs that participated in a cluster randomized control trial (RCT) of a QI intervention using a collaborative approach between 2006 and 2008. Data analysis followed the standard procedure for grounded theory using constant comparative methodology. RESULTS: The collaborative network was perceived to promote increased intrateam cooperation over interorganisational cooperation, but friendly competition with other ICUs appeared to be a prominent driver of behaviour change. Bedsides, clinicians reported that belonging to a collaborative network provided recognition for the high-quality patient care that they already provided. However, the existing communication structure was perceived to be ineffective for staff engagement since it was based on a hierarchical approach to knowledge transfer and project awareness. CONCLUSIONS: QI collaborative networks may promote behaviour change by improving intrateam communication, fostering competition with other institutions, and increasing recognition for providing high-quality care. Other commonly held assumptions about their potential impact, for instance, increasing interorganisational legitimisation, communication and collaboration, may be less important.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».