Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: : Health care transformations often involve the development of networks to ensure smooth and safe patient flows throughout the care continuum. However, more empirical information is needed on the workings of health networks and on how their structures, processes, and systems influence access to high-quality patient care. PURPOSE: : Using Miller's concept of configuration, we describe the workings of a health network specialized in the provision of neonatal-perinatal care, a specialty where accessibility issues are quite problematic. We aimed to generate evidence that will assist policy makers, network managers, and clinicians in facilitating access to high-quality neonatal-perinatal care. METHODOLOGY/APPROACH: : From late 2007 to early 2008, we conducted a case study of all (N = 7) neonatal intensive care units (NICUs) in the province of Quebec (Canada). We performed field work into two purposefully selected NICUs. This involved 450 hours of nonparticipant observation and 56 semistructured interviews with various actors. Data from these sources were triangulated with data collected during informal interviews with key actors from the other five NICUs in the province and from administrative databases. FINDINGS: : We found that the elements of this health network are pulled together by a core orchestrating theme: "Forcing the system." Indeed, in attempting to fulfill the network mission of providing access to high-quality neonatal-perinatal care, clinicians and managers must implement various strategies to compensate for the misfit of the configuration. Although these strategies are successful in providing access to neonatal-perinatal care, they, however, have adverse effects that are paradoxically in contradiction with the network's core mission. PRACTICE IMPLICATIONS: : This configuration analysis enabled us to identify a set of modifiable elements that contribute to the misfit of the configuration and its suboptimal functioning. The comprehensiveness of the configuration approach was proven useful for the analysis of such a complex organizational form.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».