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Enregistrement W2436999665 · doi:10.1097/hmr.0000000000000114

Integrating

2016· article· en· W2436999665 sur OpenAlexaff
Michaela Kerrissey, Patricia Satterstrom, Nicholas Leydon, Gordon D. Schiff, Sara J. Singer

Notice bibliographique

RevueHealth Care Management Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésStakeholderNegotiationHealth careNursingInterpersonal communicationPsychologyKnowledge managementProcess managementMedicineMedical educationComputer scienceBusinessPublic relationsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: How some organizations improve while others remain stagnant is a key question in health care research. Studies identifying how organizations can implement improvement despite barriers are needed, particularly in primary care. PURPOSES: This inductive qualitative study examines primary care clinics implementing improvement efforts in order to identify mechanisms that enable implementation despite common barriers, such as lack of time and fragmentation across stakeholder groups. METHODOLOGY: Using an embedded multiple case study design, we leverage a longitudinal data set of field notes, meeting minutes, and interviews from 16 primary care clinics implementing improvement over 15 months. We segment clinics into those that implemented more versus those that implemented less, comparing similarities and differences. We identify interpersonal mechanisms promoting implementation, develop a conceptual model of our key findings, and test the relationship with performance using patient surveys conducted pre-/post-implementation. FINDINGS: Nine clinics implemented more successfully over the study period, whereas seven implemented less. Successfully implementing clinics exhibited the managerial practice of integrating, which we define as achieving unity of effort among stakeholder groups in the pursuit of a shared and mutually developed goal. We theorize that integrating is critical in improvement implementation because of the fragmentation observed in health care settings, and we extend theory about clinic managers' role in implementation. We identify four integrating mechanisms that clinic managers enacted: engaging groups, bridging communication, sensemaking, and negotiating. The mean patient survey results for integrating clinics improved by 0.07 units over time, whereas the other clinics' survey scores declined by 0.08 units on a scale of 5 (p = .02). PRACTICE IMPLICATIONS: Our research explores an understudied element of how clinics can implement improvement despite barriers: integrating stakeholders within and outside the clinic into the process. It provides clinic managers with an actionable path for implementing improvement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1600,060

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.

Tête enseignante Opus0,469
Tête enseignante GPT0,702
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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