Stakeholder Participation in System Change: A New Conceptual Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A recent change in Canada's primary care system led to the introduction of Nurse Practitioner-Led clinics. The literature suggests that stakeholders can influence system change initiatives. However, very little is known about healthcare stakeholder motivations, particularly stakeholders who are seen as resistors to change. AIM: To examine stakeholder participation in the system change process that led to the introduction of the first Nurse Practitioner-Led clinic in Ontario. METHODS: This single case study included two site visits, semistructured individual tape-recorded interviews, and the examination of relevant public documents. Qualitative content analysis was used to analyze the data. RESULTS: Sixteen individuals from different healthcare sectors and professions participated in the interviews and 20 documents were reviewed. Six key themes emerged from the data. Linking Evidence to Action The findings from the study present a new perspective on stakeholder participation that includes both those who supported the proposed change and those who advocated for a different change. The findings identify stakeholder activities used to shape, share, and protect their visions for system change. The conceptual model presented in this study adds to the understanding of challenges and complexities involved in healthcare system change. Understanding why and how stakeholders participate in change can help healthcare leaders in planning activities to enhance stakeholder involvement in healthcare system change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».