Organizational Context and Capabilities for Integrating Care: A Framework for Improvement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interventions aimed at integrating care have become widespread in healthcare; however, there is significant variability in their success. Differences in organizational contexts and associated capabilities may be responsible for some of this variability. PURPOSE: This study develops and validates a conceptual framework of organizational capabilities for integrating care, identifies which of these capabilities may be most important, and explores the mechanisms by which they influence integrated care efforts. METHODS: The Context and Capabilities for Integrating Care (CCIC) Framework was developed through a literature review, and revised and validated through interviews with leaders and care providers engaged in integrated care networks in Ontario, Canada. Interviews involved open-ended questions and graphic elicitation. Quantitative content analysis was used to summarize the data. RESULTS: The CCIC Framework consists of eighteen organizational factors in three categories: Basic Structures, People and Values, and Key Processes. The three most important capabilities shaping the capacity of organizations to implement integrated care interventions include Leadership Approach, Clinician Engagement and Leadership, and Readiness for Change. The majority of hypothesized relationships among organizational capabilities involved Readiness for Change and Partnering, emphasizing the complexity, interrelatedness and importance of these two factors to integrated care efforts. CONCLUSIONS: Organizational leaders can use the framework to determine readiness to integrate care, develop targeted change management strategies, and select appropriate partners with overlapping or complementary profiles on key capabilities. Researchers may use the results to test and refine the proposed framework, with a focus on the hypothesized relationships among organizational capabilities and between organizational capabilities and performance outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 ».