Transformation or change: some prescriptions for health care organizations
Notice bibliographique
Résumé
The powerful forces that are transforming healthcare can generate enormous economic potential for those who are able to employ effective survival techniques in the short term and at the same time plan for success in the long term. To accomplish this, an organization must harness the forces driving transformation and use them to its advantage. Despite the best efforts of senior healthcare executives, major change initiatives often fail. Change threatens the very stability and continuity that managers are attempting to control; therefore change and managers are not natural partners. Even managers aware of the need to change resist the parts that appear too major, too risky, or too “different”. This understanding of change, transformation and reinvention are crucial for all health‐care organizations moving forward at turbulent speeds. Change has its problems and successes are not abundant. This article will examine change strategies; their failures and successes; the role of the leader in this process; overcoming barriers and resistance, key steps to succeed in change efforts and, finally, alternative strategies to build the change process.
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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 | 0,022 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,094 |
| Communication savante | 0,021 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».