Absorptive Capacity and the Uptake of New Discharge Practices in Ontario Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing realization that there is a relationship between how patients are discharged from hospital and their subsequent readmission, however little research has examined how hospitals discharge patients. “Health literate discharge practices” have been associated with improved patient and health system outcomes. The goals of this study were to examine how Ontario hospitals adopt and use health literate discharge practices, and it asked: what are the absorptive capacity metaroutines that hospitals use in the uptake of health literate discharge practices? Key informant interviews were conducted with 20 participants from 10 hospital sites across Ontario. Our thematic analysis led to the identification of eight metaroutines: allocating resources, building and nurturing external relationships, fostering internal networks, standardizing processes, responding to environmental mandates, engaging patients and families, fostering participative decision making and scanning the external environment. Several barriers to the use of these metaroutines were identified including poor communication and lack of standardized processes. We offer a series of propositions, based on our findings and extant research on organizational learning, to form a new conceptual model regarding the adoption and use of health literate discharge practices in hospitals. The results of this qualitative study offer insights into the metaroutines that hospital managers and leaders use to support the uptake of health literate discharge practices. The findings of this study could be extended to the adoption and use of other evidence-based practices to improve patient care and outcomes.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».