Understanding professional advice networks in long-term care: an outside-inside view of best practice pathways for diffusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interpersonal relationships among professionals drive both the adoption and rejection of consequential innovations. Through relationships, decision-makers learn which colleagues are choosing to adopt innovations, and why. The purpose of our study was to understand how and why long-term care (LTC) leaders in a pan-Canadian interpersonal network provide and seek advice about care improvement innovations, for the eventual dissemination and implementation of these innovations. METHODS: We used a mixed methods approach. An online survey was sent to senior leaders in 958 LTC facilities in 11 Canadian provinces and territories. Participants were asked to name up to three individuals whose advice they most value when considering care improvement and practice innovations. Sociometric analysis revealed the structure of provincial-level advice networks and how those networks were linked. Using sociometric indicators, we purposively selected 39 key network actors to interview to explore the nature of advice relationships. Data were analyzed thematically. RESULTS: In this paper, we report our qualitative findings. We identified four themes from the data. One theme related to characteristics of particular network roles: opinion leaders, advice seekers, and boundary spanners. Opinion leaders and boundary spanners have long tenures in LTC, a broad knowledge of the network, and share an interest in advancing the sector. Advice seekers were similarly committed to LTC; they initially seek and then, over time, exchange advice with opinion leaders and become an important source of information for them. A second theme related to characterizing advice seeking relationships as formal, peer-to-peer, mentoring, or reciprocal. The third and fourth themes described motivations for providing and seeking advice, and the nature of advice given and sought. Advice seekers initially sought information to resolve clinical care problems; however, over time, the nature of advice sought expanded to include operational and strategic queries. Opinion leaders sought to expand their networks and to solicit information from their more established advice seekers that might benefit the network and advance LTC. CONCLUSIONS: New knowledge about the distinct roles that different network actors play vis-a-vis one another offers healthcare professionals, researchers, and decision- and policy-makers insights that are useful when formulating best practice dissemination strategies.
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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 | 0,020 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,028 |
| Communication savante | 0,020 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».