An Institutional Perspective on Accountable Care Organizations
Notice bibliographique
Résumé
We employ aspects of institutional theory to explore how Accountable Care Organizations (ACOs) can effectively manage the multiplicity of ideas and pressures within which they are embedded and consequently better serve patients and their communities. More specifically, we draw on the concept of institutional logics to highlight the importance of understanding the conflicting principles upon which ACOs were founded. Based on previous research conducted both inside and outside health care settings, we argue that ACOs can combine attention to these principles (or institutional logics) in different ways; the options fall on a continuum from (a) segregating the effects of multiple logics from each other by compartmentalizing responses to multiple logics to (b) fully hybridizing the different logics. We suggest that the most productive path for ACOs is to situate their approach between the two extremes of "segregating" and "fully hybridizing." This strategic approach allows ACOs to develop effective responses that combine logics without fully integrating them. We identify three ways that ACOs can embrace institutional complexity short of fully hybridizing disparate logics: (1) reinterpreting practices to make them compatible with other logics; (2) engaging in strategies that take advantage of existing synergy between conflicting logics; (3) creating opportunities for people at frontline to develop innovative ways of working that combine multiple logics.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».