Return on investment in healthcare leadership development programs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Strong leadership has been shown to foster change, including loyalty, improved performance and decreased error rates, but there is a dearth of evidence on effectiveness of leadership development programs. To ensure a return on the huge investments made, evidence-based approaches are needed to assess the impact of leadership on health-care establishments. As a part of a pan-Canadian initiative to design an effective evaluative instrument, the purpose of this paper was to identify and summarize evidence on health-care outcomes/return on investment (ROI) indicators and metrics associated with leadership quality, leadership development programs and existing evaluative instruments. Design/methodology/approach The authors performed a scoping review using the Arksey and O'Malley framework, searching eight databases from 2006 through June 2016. Findings Of 11,868 citations screened, the authors included 223 studies reporting on health-care outcomes/ROI indicators and metrics associated with leadership quality (73 studies), leadership development programs (138 studies) and existing evaluative instruments (12 studies). The extracted ROI indicators and metrics have been summarized in detail. Originality/value This review provides a snapshot in time of the current evidence on ROI indicators and metrics associated with leadership. Summarized ROI indicators and metrics can be used to design an effective evaluative instrument to assess the impact of leadership on health-care organizations.
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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 | 0,026 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».