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Enregistrement W2564822462 · doi:10.2147/jhl.s116477

Barriers and facilitators of Canadian quality and safety teams: a mixed-methods study exploring the views of health care leaders

2016· article· en· W2564822462 sur OpenAlexafffundabout
Deborah White, Jill M. Norris, Karen Jackson, Farah Khandwala

Notice bibliographique

RevueJournal of Healthcare Leadership · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Health Services
Mots-clésFacilitatorOrganizational cultureHealth careQuality (philosophy)NursingQualitative propertyTeam effectivenessPublic relationsTeam compositionPsychologyKnowledge managementMedicinePolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Health care organizations are utilizing quality and safety (QS) teams as a mechanism to optimize care. However, there is a lack of evidence-informed best practices for creating and sustaining successful QS teams. This study aimed to understand what health care leaders viewed as barriers and facilitators to establishing/implementing and measuring the impact of Canadian acute care QS teams. Methods: Organizational senior leaders (SLs) and QS team leaders (TLs) participated. A mixed-methods sequential explanatory design included surveys (n=249) and interviews (n=89). Chi-squared and Fisher’s exact tests were used to compare categorical variables for region, organization size, and leader position. Interviews were digitally recorded and transcribed for constant comparison analysis. Results: Five qualitative themes overlapped with quantitative data: (1) resources, time, and capacity; (2) data availability and information technology; (3) leadership; (4) organizational plan and culture; and (5) team composition and processes. Leaders from larger organizations more often reported that clear objectives and physician champions facilitated QS teams ( p <0.01). Fewer Eastern respondents viewed board/senior leadership as a facilitator ( p <0.001), and fewer Ontario respondents viewed geography as a barrier to measurement ( p <0.001). TLs and SLs differed on several factors, including time to meet with the team, data availability, leadership, and culture. Conclusion: QS teams need strong, committed leaders who align initiatives to strategic directions of the organization, foster a quality culture, and provide tools teams require for their work. There are excellent opportunities to create synergy across the country to address each organization’s quality agenda. Keywords: health services research, qualitative research, surveys, leadership, quality of health care

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,461
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,059 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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