Keys to successful implementation of a French national quality indicator in health care organizations: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several countries have launched public reporting systems based on quality indicators (QIs) to increase transparency and improve quality in health care organizations (HCOs). However, a prerequisite to quality improvement is successful local QI implementation. The aim of this study was to explore the pathway through which a mandatory QI of the French national public reporting system, namely the quality of the anesthesia file (QAF), was put into practice. METHOD: Seven ethnographic case studies in French HCOs combining in situ observations and 37 semi-structured interviews. RESULTS: A significant proportion of potential QAF users, such as anesthetists or other health professionals were often unaware of quality data. They were, however, involved in improvement actions to meet the QAF criteria. In fact, three intertwined factors influenced QAF appropriation by anesthesia teams and impacted practice. The first factor was the action of clinical managers (chief anesthetists and head of department) who helped translate public policy into local practice largely by providing legitimacy by highlighting the scientific evidence underlying QAF, achieving consensus among team members, and pointing out the value of QAF as a means of work recognition. The two other factors related to the socio-material context, namely the coherence of information systems and the quality of interpersonal ties within the department. CONCLUSIONS: Public policy tends to focus on the metrological validity of QIs and on ranking methods and overlooks QI implementation. However, effective QI implementation depends on local managerial activity that is often invisible, in interaction with socio-material factors. When developing national quality improvement programs, health authorities might do well to specifically target these clinical managers who act as invaluable mediators. Their key role should be acknowledged and they ought to be provided with adequate resources.
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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 | 0,034 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».