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Enregistrement W2937880007 · doi:10.1177/0840470418823220

Institutional ethnography as a unique tool for improving health systems

2019· article· en· W2937880007 sur OpenAlexaff
Emily Rowland, Myuri Manogaran, Ivy Lynn Bourgeault

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensNatural Resources CanadaRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaOntario Tech UniversityUniversity of OttawaPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographyQualitative researchHealth carePublic relationsSociologyPerceptionEveryday lifeHealthcare systemPsychologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Qualitative research in the health system has made tremendous developments in the last decade to better understand patient experiences. What is often overlooked, are the influences that the internal structures, policies and people have on the individuals that use health services. Institutional ethnography is a qualitative approach that aims to capture the social organization of "everyday life" at various system levels. An institutional ethnographic framework was applied to two research studies exploring how families experience care in neonatal intensive care units. Data were collected to develop a deep understanding of the social contexts that exist within institutional boundaries. This paper provides evidence that how care is organized and delivered can significantly influence patient experiences, perceptions and ultimately health outcomes. Adopting institutional ethnographic techniques as a common research method is a valuable tool for health leaders seeking to understand and develop recommendations for health system reform.

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)0,128
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1280,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0060,011
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeQualitatif
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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