Enhancing policy implementation to improve healthcare practices: The role and strategies of hybrid national‐local support structures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study, we followed a national initiative to enhance the use of quality indicators gathered in national quality registries (NQRs) for improvement of clinical practices in Swedish healthcare, more specifically by investigating the support strategies of regional support centers with national and local missions. The aim was to increase knowledge on the role, challenges, and strategies of support structures with mixed and complex missions in the healthcare system. METHODS: Documents and 25 semistructured interviews with staff at 6 regional support centers, ie, quality registry centers, formed this multiple case study. Data were analyzed using conventional content analysis. RESULTS: The centers' strategies varied from developing the NQRs to become more suitable for improvement to supporting healthcare's use of NQRs, from the use of task to process-oriented support strategies, and from taking on national responsibilities to responding to local initiatives. All quality registry centers engaged in initiatives inspired by the Breakthrough Series approach. Some used preexisting change concepts or collaborated with local development units. A main challenge was to overcome a lack of formal mandate to act in the healthcare organizations they served. CONCLUSIONS: Support functions with mixed and complex missions have to use a variation of strategies to reach relevant actors and achieve changes. This study provides valuable input for policy and decision-makers on the support strategies used and challenges of support functions with complex missions situated in-between national and local levels of the healthcare system, here denoted hybrid national-local support structures.
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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 | 0,040 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».