Understanding middle managers’ influence in implementing patient safety culture
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The past fifteen years have been marked by large-scale change efforts undertaken by healthcare organizations to improve patient safety and patient-centered care. Despite substantial investment of effort and resources, many of these large-scale or "radical change" initiatives, like those in other industries, have enjoyed limited success - with practice and behavioural changes neither fully adopted nor ultimately sustained - which has in large part been ascribed to inadequate implementation efforts. Culture change to "patient safety culture" (PSC) is among these radical change initiatives, where results to date have been mixed at best. DISCUSSION: This paper responds to calls for research that focus on explicating factors that affect efforts to implement radical change in healthcare contexts, and focuses on PSC as the radical change implementation. Specifically, this paper offers a novel conceptual model based on Organizational Learning Theory to explain the ability of middle managers in healthcare organizations to influence patient safety culture change. We propose that middle managers can capitalize on their unique position between upper and lower levels in the organization and engage in 'ambidextrous' learning that is critical to implementing and sustaining radical change. This organizational learning perspective offers an innovative way of framing the mid-level managers' role, through both explorative and exploitative activities, which further considers the necessary organizational context in which they operate.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».