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Enregistrement W2309314772 · doi:10.2215/cjn.11501015

How to Sustain Change and Support Continuous Quality Improvement

2016· article· en· W2309314772 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensMount Sinai HospitalSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of TorontoHumber River Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality managementContext (archaeology)MedicineProcess managementQuality (philosophy)Health careSustainabilityProcess (computing)Task (project management)Organizational cultureService (business)Public relationsBusinessComputer scienceMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To achieve sustainable change, quality improvement initiatives must become the new way of working rather than something added on to routine clinical care. However, most organizational change is not maintained. In this next article in this Moving Points in Nephrology feature on quality improvement, we provide health care professionals with strategies to sustain and support quality improvement. Threats to sustainability may be identified both at the beginning of a project and when it is ready for implementation. The National Health Service Sustainability Model is reviewed as one example to help identify issues that affect long-term success of quality improvement projects. Tools to help sustain improvement include process control boards, performance boards, standard work, and improvement huddles. Process control and performance boards are methods to communicate improvement results to staff and leadership. Standard work is a written or visual outline of current best practices for a task and provides a framework to ensure that changes that have improved patient care are consistently and reliably applied to every patient encounter. Improvement huddles are short, regular meetings among staff to anticipate problems, review performance, and support a culture of improvement. Many of these tools rely on principles of visual management, which are systems transparent and simple so that every staff member can rapidly distinguish normal from abnormal working conditions. Even when quality improvement methods are properly applied, the success of a project still depends on contextual factors. Context refers to aspects of the local setting in which the project operates. Context affects resources, leadership support, data infrastructure, team motivation, and team performance. For these reasons, the same project may thrive in a supportive context and fail in a different context. To demonstrate the practical applications of these quality improvement principles, these principles are applied to a hypothetical quality improvement initiative that aims to promote home dialysis (home hemodialysis and peritoneal dialysis).

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.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,580
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,002 · 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