Understanding the impact of accreditation on quality in healthcare: A grounded theory approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore how organizations respond to and interact with the accreditation process and the actual and potential mechanisms through which accreditation may influence quality. DESIGN: Qualitative grounded theory study. SETTING: Organizations who had participated in Accreditation Canada's Qmentum program during January 2014-June 2016. PARTICIPANTS: Individuals who had coordinated the accreditation process or were involved in managing or promoting quality. RESULTS: The accreditation process is largely viewed as a quality assurance process, which often feeds in to quality improvement activities if the feedback aligns with organizational priorities. Three key stages are required for accreditation to impact quality: coherence, organizational buy-in and organizational action. These stages map to constructs outlined in Normalization Process Theory. Coherence is established when an organization and its staff perceive that accreditation aligns with the organization's beliefs, context and model of service delivery. Organizational buy-in is established when there is both a conceptual champion and an operational champion, and is influenced by both internal and external contextual factors. Quality improvement action occurs when organizations take purposeful action in response to observations, feedback or self-reflection resulting from the accreditation process. CONCLUSIONS: The accreditation process has the potential to influence quality through a series of three mechanisms: coherence, organizational buy-in and collective quality improvement action. Internal and external contextual factors, including individual characteristics, influence an organization's experience of accreditation.
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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 | 0,035 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».