Exploring role clarity in interorganizational spread and scale-up initiatives: the ‘INSPIRED’ COPD collaborative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Role clarification is consistently documented as a challenging process for inter professional healthcare teams, despite being a core tenet of interprofessional collaboration. This paper explores the role clarification process in two previously unexplored contexts: i) in the dissemination phase of a quality improvement (QI) program, and ii) as part of interorganizational partnerships for the care of chronic disease patients. METHODS: A secondary analysis using asynchronous purposive coding was conducted on an innovative pan-Canadian Chronic Obstructive Pulmonary Disease QI program. RESULTS: Our study reveals that the iterative structure of QI initiatives in the spread phase can offer numerous unique benefits to role clarification, with the potential challenge of time commitment. In addition, the role clarification process within interorganizational partnerships proved to be relatively well-structured, characterized by three phases: relationship conceptualization or early contact, familiarization, and finally, role division. Common strategies in the last stage included the establishment of working groups and new information-sharing networks. CONCLUSION: This article characterizes some ways in which providers and organizational partners negotiate their roles in a changing professional environment. As the movement towards integrated care continues, issues of role clarity are assuming increasing importance in healthcare contexts, and understanding role dynamics can provide valuable insight into the optimization of QI initiatives.
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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 | 0,048 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».