Implementing Health Outcomes for Better Information and Care (HOBIC): Lessons from an Early Adopter Site
Notice bibliographique
Résumé
Measuring patient outcomes to assess quality and to support evidence-based decision-making has gained momentum over the last two decades. In Ontario, the Health Outcomes for Better Information and Care (HOBIC) initiative has become a part of the province's Information Management Strategy as a way to demonstrate the impact of nursing care on health outcomes. In fall 2006, HOBIC implementation began in early adopter sites with the goal of sharing lessons learned with other healthcare providers and organizations. This action learning study was undertaken in one of the early adopter sites to gain a greater understanding of the factors that support, or fail to support, the integration of HOBIC into professional practice. Participants reported a lack of confidence using HOBIC that they attributed to scarce resources for ongoing education and support. Together, we developed a simulation workshop aimed at enhancing communication skills to achieve more meaningful nurse-patient interaction during the HOBIC assessment. This paper focuses Canadian nurse leaders' attention on the reality that implementing HOBIC is far from straightforward. The real challenge in HOBIC implementation is not mastery of the technology per se, but support for nurses and their ability to adapt daily practice in order to maximize its functionality.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».