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Enregistrement W2740784540 · doi:10.1186/s13012-017-0625-5

How do stakeholders from multiple hierarchical levels of a large provincial health system define engagement? A qualitative study

2017· article· en· W2740784540 sur OpenAlexafffundabout
Jill M. Norris, Deborah White, Lorelli Nowell, Kelly Mrklas, Henry T. Stelfox

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensFoothills Medical CentreAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health SolutionsAlberta Health Services
Mots-clésHealth informaticsHealth services researchHealth administrationMedicinePublic healthQualitative researchHealth policyHealth economicsQuality of Life ResearchNursingEnvironmental healthSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Engaging stakeholders from varied organizational levels is essential to successful healthcare quality improvement. However, engagement has been hard to achieve and to measure across diverse stakeholders. Further, current implementation science models provide little clarity about what engagement means, despite its importance. The aim of this study was to understand how stakeholders of healthcare improvement initiatives defined engagement. METHODS: Participants (n = 86) in this qualitative thematic study were purposively sampled for individual interviews. Participants included leaders, core members, frontline clinicians, support personnel, and other stakeholders of Strategic Clinical Networks in Alberta Health Services, a Canadian provincial health system with over 108,000 employees. We used an iterative thematic approach to analyze participants' responses to the question, "How do you define engagement?" RESULTS: Regardless of their organizational role, participants defined engagement through three interrelated themes. First, engagement was active participation from willing and committed stakeholders, with levels that ranged from information sharing to full decision-making. Second, engagement centered on a shared decision-making process about meaningful change for everyone "around the table," those who are most impacted. Third, engagement was two-way interactions that began early in the change process, where exchanges were respectful and all stakeholders felt heard and understood. CONCLUSIONS: This study highlights the commonalities of how stakeholders in a large healthcare system defined engagement-a shared understanding and terminology-to guide and improve stakeholder engagement. Overall, engagement was an active and committed decision-making about a meaningful problem through respectful interactions and dialog where everyone's voice is considered. Our results may be used in conjunction with current implementation models to provide clarity about what engagement means and how to engage various stakeholders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0200,012
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,855
Tête enseignante GPT0,725
Écart entre enseignants0,129 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations83
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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