The Healthcare Manager as Catalyst for Evidence-Based Practice: Changing the Healthcare Environment and Changing Experience
Notice bibliographique
Résumé
This thoughtful essay conveys a logically ordered series of concepts that may help develop a process to more fully integrate evidence into healthcare management decisions. In responding to this article we have tried to think broadly about what might be discovered if the ideas of Browman, Snider and Ellis were put into practice. We have chosen to focus on factors that could confound the five-point plan suggested by the authors. Browman, Snider and Ellis provide an interesting overview and advocacy for evidence-based medicine and its application. The authors recognize that the area under investigation, oncology, may lend itself more readily than others to the facilitation of evidence-based practice. They introduce the concept of healthcare as a negotiating environment and the healthcare manager as a potential catalyst for change. In their conclusions the authors offer healthcare managers a five-point plan: 1. Express the value that knowledge is a core resource. 2. Structure decision-making to involve the stewards of knowledge and stimulate negotiation while encouraging the parties to express shared goals. 3. Invest in strategies that support knowledge management, including arbitration. 4. Demonstrate leadership and develop organizational metaphors to encourage participation. 5. Share the results and experiences of evidence-based decision-making.
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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 | 0,015 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,048 | 0,058 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».