Organizational Context Matters: A Research Toolkit for Conducting Standardized Case Studies of Integrated Care Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The variable success of integrated care initiatives has led experts to recommend tailoring design and implementation to the organizational context. Yet, organizational contexts are rarely described, understood, or measured with sufficient depth and breadth in empirical studies or in practice. We thus lack knowledge of when and specifically how organizational contexts matter. To facilitate the accumulation of evidence, we developed a research toolkit for conducting case studies using standardized measures of the (inter-)organizational context for integrating care. THEORY AND METHODS: We used a multi-method approach to develop the research toolkit: (1) development and validation of the Context and Capabilities for Integrating Care (CCIC) Framework, (2) identification, assessment, and selection of survey instruments, (3) development of document review methods, (4) development of interview guide resources, and (5) pilot testing of the document review guidelines, consolidated survey, and interview guide. RESULTS: The toolkit provides a framework and measurement tools that examine 18 organizational and inter-organizational factors that affect the implementation and success of integrated care initiatives. DISCUSSION AND CONCLUSION: The toolkit can be used to characterize and compare organizational contexts across cases and enable comparison of results across studies. This information can enhance our understanding of the influence of organizational contexts, support the transfer of best practices, and help explain why some integrated care initiatives succeed and some fail.
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 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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».