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Enregistrement W2166752700 · doi:10.46743/1540-580x/2014.1470

Investing in Practice Infrastructure Influences Practice Progress

2014· article· en· W2166752700 sur OpenAlexaff
Mardi Lowe-Heisted, DeAnn Adams, Michael Giesbrecht, Esther Krahn

Notice bibliographique

RevueInternet Journal of Allied Health Sciences and Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional developmentInterdependenceBest practiceHealth carePublic relationsMedical educationMedicineBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: “The Influence of Practice Infrastructure on Practice Progress” was an evaluation review project designed to determine if investment in the infrastructure of an allied health profession would result in improved practice progress within that profession. Practice infrastructure included robust, profession-specific practice councils; local and regional practice leadership; and support for education infrastructure. Method: This review consisted of selecting three professions (psychology, therapeutic recreation, and respiratory therapy) that were at different stages in their practice evolution. Health care providers in these three professions participated in an online survey. Their practice progress was measured against 32 established professional practice benchmarks. Separate focus groups were then conducted in each profession for frontline staff, practice leaders, and operational leaders. Results: The results indicated that the professions with a greater degree of practice infrastructure development scored higher on the practice benchmarks. The project also indicated that a profession’s practice priorities followed a hierarchy of needs that were related to the degree of practice infrastructure in that profession. Conclusions: It was concluded that all three practice infrastructure components are required for optimal practice performance and that the three components are interdependent. There is a need to invest in practice infrastructure, and this is particularly important in a program management model. The risks of not investing in this infrastructure include the loss of professional identify, weak profession advocacy, lack of a common voice, reduced shared decision making, and limited professional growth and development. Ultimately, enhancing practice infrastructure leads to improved practice standardization, clinical integration, and ongoing professional development, which in turn results in improved clinical competencies and outcomes. Future research could focus on the hierarchical placement and status of the regional practice leader positions. It would be interesting to follow one profession longitudinally as components of a professional practice infrastructure are added. The education infrastructure components could be interwoven into the practice goals for the practice leaders and the profession-specific practice councils.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,430 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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