Integrating Quality Improvement and Continuing Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the perspectives of leaders in psychiatry and continuing professional development (CPD) regarding the relationship, opportunities, and challenges in integrating quality improvement (QI) and CPD. METHOD: In 2013-2014, the authors interviewed 18 participants in Canada: 10 psychiatrists-in-chief, 6 CPD leaders in psychiatry, and 2 individuals with experience integrating these domains in psychiatry who were identified through snowball sampling. Questions were designed to identify participants' perspectives about the definition, relationship, and integration of QI and CPD in psychiatry. Interviews were recorded and transcribed. An iterative, inductive method was used to thematically analyze the transcripts. To ensure the rigor of the analysis, the authors performed member checking and sampling until theoretical saturation was achieved. RESULTS: Participants defined QI as a concept measured at the individual, hospital, and health care system levels and CPD as a concept measured predominantly at the individual and hospital levels. Four themes related to the relationship between QI and CPD were identified: challenges with QI training, adoption of QI into the mental health care system, implementation of QI in CPD, and practice improvement outcomes. Despite participants describing QI and CPD as mutually beneficial, they expressed uncertainty about the appropriateness of aligning these domains within a mental health care context because of the identified challenges. CONCLUSIONS: This study identified challenges with aligning QI and CPD in psychiatry and yielded a framework to inform future integration efforts. Further research is needed to determine the generalizability of this framework to other specialties and health care professions.
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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 | 0,057 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».