How do stakeholders from multiple hierarchical levels of a large provincial health system define engagement? A qualitative study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,025 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle