USING INTER-ORGANIZATIONAL NETWORK ANALYSIS FOR QUALITY IMPROVEMENT IN LONG-TERM CARE
Notice bibliographique
Résumé
The Advice Seeking Networks in Long Term Care Study used social network analysis to understand the informal advice networks of senior leaders in Canadian long term care (LTC), with the goal of using this knowledge to inform future efforts to more effectively disseminate quality improvement innovations. In this abstract we describe one main component of the study, a quantitative analysis of the structure and determinants of inter-organizational advice networks in the sector, and of how these networks compare with interpersonal advice networks. At each of the 958 LTC facilities spanning 11 of Canada’s 13 provinces and territories, we asked one senior leader to complete a survey identifying individuals who were informal sources of advice about quality improvement, and LTC facilities that were seen as models for quality care. We used exponential random graph modeling and quadratic assignment procedure correlation analysis to analyze data from 482 respondents (RR, 52%). Compared with interpersonal advice networks, the inter-organizational networks were more dense and interconnected and featured more relationships that spanned provincial boundaries. As in the interpersonal networks, opinion leading and boundary spanning LTC facilities were identified in all provinces and regions, but opinion leadership in the inter-organizational networks was more centralized around a smaller number of facilities recognized as exemplars of quality residential care. These differences between the two types of advice networks suggest the value of understanding and utilizing both to disseminate best practices throughout the sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».