Diffusing Healthcare Innovations: A Case Study of the Care Delivery Network
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the experiences of the Care Delivery Network (CDN) Project, particularly as they relate to the diffusion of knowledge in healthcare settings. After outlining the history of the CDN Project, several propositions are tested and findings presented. The CDN's experience suggests that for innovations to be voluntarily adopted by health service delivery organizations dispersed throughout a large geographical region, key factors such as professional champions, information technology, trust, communication, and boundary-spanning individuals are necessary. 2 , and the prevailing view was that service access and quality varied depending on distance from major centres. The Care Delivery Network (CDN) Project, a multi-year joint initiative of Queen's University and a private healthcare partner, grew out of this commitment to pursue the team's concerns. The CDN's objective was to foster research and development that would improve the integration of, and equitable access to, health service delivery across southeastern Ontario. To do this, the network depended on a team of academics and researchers from Queen's University's Faculty of Health Sciences and School of Business, and a broad range of healthcare practitioners in the region engaged in direct care delivery. The initial contact among the people who developed the CDN occurred through the professional and non-professional associations among them. Together, they formed a group of researchers, physicians, and knowledge managers who were prepared to contribute their time and combined effort. Initial informal conversations rapidly became the foundation for more formal networks. Specifically, the CDN was founded as a separate legal entity, and it in turn faced the challenge of spreading information across a wide range of geography, professionals, and existing healthcare networks. In this article, first we describe the diffusion of knowledge in organizations, with a focus on healthcare settings. Then we outline the history of the CDN project (1998-2001), followed by a discussion of findings based on the literature and the CDN experience. We close by summarizing and highlighting what we have learned.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».