Legitimizing new practices in primary health care
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Finding ways to reinvent primary health care is imperative. One way is to change practices from a physician-focused model to an interdisciplinary team approach where other health professionals (nurses, nurse practitioners, dieticians, rehabilitation therapists, and other qualified primary care providers) collectively take on much stronger roles-often providing services instead of the physician. Health care policy makers and professionals agree that these new practices are a good idea, and yet they have not been widely adopted. PURPOSE: Our goal was to understand how new interdisciplinary practices became legitimized as the new accepted working standards. METHODOLOGY: We conducted a qualitative, longitudinal comparative case study of 8 primary health care innovation sites established to provide services through interdisciplinary teams. We followed changes in practices over a 3-year period by conducting 150 interviews with professionals and managers across the 8 sites. FINDINGS: At the end of 3 years, new practices were adopted in 5 of the sites, but in 3 sites, they were not. We explain the differences by identifying a series of strategies used by managers in the successful sites and compare them with those used in the other 3 sites. Strategies used in the successful sites were (a) gaining full engagement, (b) enticing people to try new practices, (c) encouraging structured disagreement, and (d) staying focused on overall goals. PRACTICE IMPLICATIONS: Managers of health care change initiatives must gain buy-in from professionals, but that is not enough. They must also facilitate trying the new practices as soon as possible. Open disagreement should be carefully encouraged, but any concerns must also be successfully addressed. Finally, managers must keep professionals focused on the overall goals of change rather than allowing paralysis in response to external events.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle