Improving The Effectiveness Of Human Resources Practices Through Transforming Care At The Bedside
Notice bibliographique
Résumé
In 2010, in an effort to increase patient involvement in decision-making about health care redesign, a Quebec university health care organization implemented the Transforming Care at the Bedside (TCAB). This article presents the results from a qualitative study exploring health professionals’ perceptions of TCAB and the effect on turnover and overtime. This descriptive, qualitative study utilized focus groups, individual interviews, and a review of administrative documents for data collection. Participants included hospital workers from five units implementing TCAB. The data generated by the interviews and focus groups were analyzed using NVivo with the method proposed by Miles and Huberman (1994). During the first year of implementation of TCAB, the team noted the importance of taking time to see the effects of the changes and thereby facilitate the involvement of other team members. A number of TCAB team members also cited communication as a facilitating element for informing team members of changes. According to the participants, the TCAB strategies that were implemented have had a positive impact on practice and on the work environment, and turnover showed an improvement. There was no change in absenteeism. TCAB has the potential to impact not only nurses’ work, but interprofessional team work as well, through changes that involve everyone. Future research should focus on how to support team members to reduce resistance to change and increase social support in order to implement and sustain changes.
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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 | 0,027 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».