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Enregistrement W2886251058 · doi:10.1177/8756972818785321

Managing Healthcare Integration

2018· article· en· W2886251058 sur OpenAlexaff
Aaron Gordon, Julien Pollack

Notice bibliographique

RevueProject Management Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensAlgoma University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careProject managementProcess managementKnowledge managementOPM3BusinessChange management (ITSM)Extreme project managementProgram managementComputer scienceEngineeringLean manufacturingSystems engineeringMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare integration projects typically involve significant organizational change, with the intention of providing improved patient services and outcomes through the integration of healthcare services. Some of the management needs of healthcare integration arguably go past the traditional domain of project management, leading practitioners in these projects to use change management in combination with project management. The focus of this article is on the ways that project managers, responsible for merging and integrating healthcare services, have used project management and change management approaches in combination when delivering these projects. The article involves an inductive analysis of data from the integration of 10 healthcare networks. The aim of this article is to contribute to the growing stream of project management literature that explores the blending of both project management and change management. Analysis of these healthcare integration projects led to five key themes, which can be summarized as: (1) traditional project management only partly aligns to the needs of healthcare integration projects; (2) benefits were found in combining project management with change management; (3) change management was particularly beneficial if used early in the project life cycle; (4) the life cycles of these two disciplines did not align, causing complications in practice, and (5) practitioners used an intuitive and improvisational approach to combining the disciplines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0030,025
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,422 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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