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Enregistrement W2171968515 · doi:10.5430/jnep.v3n5p66

Designing effective healthcare quality improvement training programs: Perceptions of nursing and other senior leaders

2012· article· en· W2171968515 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Blake, Susan Kohler, Steven D. Culler, Jonthan Hawley, Kimberly J. Rask

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEmory UniversityRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésNursingHealth careQuality (philosophy)MedicineQuality managementPerceptionMedical educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study focused on best practices for designing effective quality improvement (QI) training programs for nursing leaders and other senior leaders in a health care organization. Background: Leadership models for quality improvement in healthcare are underdeveloped. Challenged by a wide range of professional roles and responsibilities, nursing leaders are less likely than health professional trainees to have formal training in QI or patient safety. We highlight the experiences that nursing leaders, as well as other senior leaders, from a large health care organization had in participating in a quality improvement training program. Methods: Qualitative methods were used to assess senior leaders’ perceptions and recommendations for creating effective QI training programs. Semi-structured interviews with nursing leaders and other senior health care leaders were conducted to explore participants’ experiences with the training program and their perceptions about whether information gained from the program has the potential to transfer into clinical practice. Participants’ pre and post course knowledge tests were also analyzed to assess overall QI knowledge improvement. Results: Findings suggest that QI knowledge gains for nursing leaders and others were strongest for vocabulary and major concepts, as well as specific QI tools. Additionally, nursing leaders overwhelming appreciated the opportunity to design a QI project, where learning how to write a proper aim statement, was among the biggest benefit to this exercise. Participants in the QI course felt that it was a good investment of their time. The training program also served as a helpful reminder of the importance of quality improvement as well as an awareness of the organization’s commitment to it. Nursing leaders recommended that QI training programs be tailored to their level of existing QI knowledge, their availability and preferences for learning styles, as well as interest in translating QI projects to practice for the purpose of sustaining QI interventions. Conclusions: The findings from this research provide strong evidence that senior QI leadership training programs are important investments for health care organizations. Results indicate that nursing leaders and others in leadership positions can be effectively trained, become very knowledgeable about QI terms and skills, and apply these skills to support staff initiatives to improve outcomes.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,444
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,174 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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