Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Descriptions of effective implementation strategies for system-wide innovation in health care are incomplete. Aims: We evaluated the implementations of a complex inter-professional intervention in acute hospital settings to describe differences in approach and the relative impact on innovation adoption. Methods: A prospective observational study of 4 international hospitals implementing the BedsidePEWS innovation was performed. Two implementation team members completed a qualitative review of data obtained from audiotapes and notes of weekly meetings with each hospital team. Thematic analysis identified common domains in implementation approaches. These domains were validated with the site teams and grouped into the PHARIS framework (evidence, facilitation, and context) for further analysis. Results: Data was synthesized from 109 hour-long meetings (22-34 per team). Three implementation domains were identified along with seven domain –specific items; socially embeded process (front line engagement, use of champions), organizational level influences (audit and feedback, motivation for organizational change, implementation team characteristics) and fit of the innovation (customization, education). In the domains of social process and innovation fit we found that implementation items manifested across a continuum of influence from facilitator to barrier. Organization influences for change were primarily internally driven across all sites. The composition of implementation teams differed between sites as being either research or clinically situated. Conclusions: Future quantification of these items for evaluation of relationships and the relative importance of each to innovation adoption is planned.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,336 | 0,125 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».