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Enregistrement W2924110920 · doi:10.1093/heapro/daz017

Applying quality improvement strategies within Canadian population health promotion

2019· article· en· W2924110920 sur OpenAlexaffabout
Candace D. Bloomquist, Julie Kryzanowski, Tanya Dunn-Pierce

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensSaskatchewan HealthSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionGeneral partnershipPopulation healthPopulationUnit (ring theory)NursingExperiential learningQuality (philosophy)Health carePromotion (chess)MedicineWork (physics)Quality managementPublic relationsPsychologyPublic healthBusinessEnvironmental healthPolitical scienceMarketingPedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes how quality improvement (QI) methodology was applied to partnership work in a population health promotion unit within a health care system. Using Kolb's experiential model of learning, we describe and reflect on our experience as a population health promotion unit working on a QI initiative focused on community partnerships for intersectoral collaboration. We identify contextual factors that can guide QI for population health promotion work. The three main lessons we identified were to (i) frame the need for improvement effectively, (ii) start by setting the conditions for others to lead and (iii) be people-focused as well as process-focused. Health care systems can apply QI methods to improve and strengthen their role in working with partners to improve population health. By sharing our experience with other practitioners, we hope to find support and allies as we learn together to improve quality in population health promotion settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,347 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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