Continuous Quality Improvement: A Shared Governance Model That Maximizes Agent-Specific Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Motivate, Innovate, Celebrate: an innovative shared governance model through the establishment of continuous quality improvement (CQI) councils was implemented across the London Health Sciences Centre (LHSC).The model leverages agentspecific knowledge at the point of care and provides a structure aimed at building human resources capacity and sustaining enhancements to quality and safe care delivery.Interprofessional and cross-functional teams work through the CQI councils to identify, formulate, execute and evaluate CQI initiatives.In addition to a structure that facilitates collaboration, accountability and ownership, a corporate CQI Steering Committee provides the forum for scaling up and spreading this model.Point-of-care staff, clinical management and educators were trained in LEAN methodology and patient experience-based design to ensure sufficient knowledge and resources to support the implementation.To date, 61 interprofessional and cross-functional councils have been established.There are 120 quality improvement and patient safety initiatives at various stages of implementation and evaluation.These improvements range from evidence-based practice integration "firsts" to staff-led process and system redesign.The standardization of processes and procedures across CQI council initiatives has spurred development of a variety of best practices and clinical efficiencies.Projects have been replicated up to 14 times across clinical units, and learnings from initial projects have supported scaling-up opportunities.In addition, two evidence-based practice firsts Continuous Quality Improvement: A Shared Governance Model That Maximizes Agent-Specific Knowledge -including the development of an acute oral care assessment tool and guidelines for implementation of oral care clinical neuroscience patients, as well as the utilization of colostrum for oral immune therapy for neonates and infants -have been introduced.Integral to sustained transformation is the clear articulation of expectations regarding system redesign through the eyes of the patient.Professional Scholarly Practice leadership, a robust communication strategy including a real-time, webbased registry program, GEMBA TV, weekly CQI stories and monthly continuous quality improvement reviews have supported the success of the model.The establishment of CQI councils at the unit level including supportive structures and processes helped to embed continuous quality improvement into our organizational culture.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».