Quality Improvement: Supporting a hospital in difficulty: experience of a ‘buddying’ agreement to implement a new medical pathway
Notice bibliographique
Résumé
Increased NHS regulation has identified many healthcare organisations with operational and/or financial difficulties. Although the causes are often complex, most cases are effectively managed internally with limited input from external agencies. How best to support the few organisations needing additional support has not been established. 'Buddying', in which senior clinical and managerial teams from a well performing organisation work with colleagues from an organisation in difficulty has been proposed as a potential solution. Previous reports suggest that these partnerships are generally valued by the organisation in difficulty but there is a paucity of measured operational benefit. In this article we present our experience of a 'buddying agreement' and its impact on the introduction of a new 'whole system' medical pathway (ie rotas, staffing, process) at an organisation in difficulty. We describe the process, problems, effect on operational performance, staff survey feedback six months post-implementation and the lessons learned. Factors critical to success were good communication; clear responsibilities, common values and strong governance; incorporation into an effective local improvement programme; targeting of specific issues; ability to influence people and foster relationships; adequate 'manpower' and gradual transition to local 'ownership'.
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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 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».