Enabling continuous learning and quality improvement in health care
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine how the design and implementation of learning models for performance management can foster continuous learning and quality improvement within a publicly funded, multi-site community hospital organization. Design/methodology/approach Niagara Health's patient flow performance management system, a learning model, was studied over a 20-month period. A descriptive case study design guided the analysis of qualitative observational data and its synthesis with organizational learning theory literature. Emerging from this analysis were four propositions to inform the implementation of learning models and future research. Findings This performance management system was observed to enable: ongoing performance-related knowledge exchange by creating opportunities for routine social interaction; collective recognition and understanding of practice and performance patterns; relationship building, learning for improvement, and "higher order" learning through dialogue facilitated using humble inquiry; and, alignment of quality improvement efforts to organizational strategic objectives through a multi-level feedback/feed-forward communication structure. Research limitations/implications The single organization and descriptive study design may limit the generalizability of the findings and introduce confirmation bias. Future research should more comprehensively evaluate the impact of learning models on organizational learning processes and performance outcomes. Practical implications This study offers novel insight which may inform the design and implementation of learning models for performance management within and beyond the study site. Originality/value Few studies have examined the mechanics of performance management systems in relation to organizational learning theory and research. Broader adoption of learning models may be key to the development of continuously learning and improving health systems.
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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 | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».