Collaborative governance in the Quebec Cancer Network: a realist evaluation of emerging mechanisms of institutionalization, multi-level governance, and value creation using a longitudinal multiple case study design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People living with and beyond cancer (PLC) receive various forms of specialty care at different locations and many interventions concurrently or over time. They are affected by the operation of professional and organizational silos. This results in undue delays in access, unmet needs, sub-optimal care experiences and clinical outcomes, and human and financial costs for PLCs and healthcare systems. National cancer control programs advocate organizing in a network to coordinate actions, solve fragmentation problems, and thus improve clinical outcomes and care experiences for every dollar invested. The variable outcomes of such networks and factors explaining them have been documented. Governance is the "missing link" for understanding outcomes. Governance refers to the coordination of collective action by a body in a position of authority in pursuit of a common goal. The Quebec Cancer Network (QCN) offers the opportunity to study in a natural environment how, why, by whom, for whom, and under what conditions collaborative governance contributes to practices that produce value-added outcomes for PLCs, healthcare providers, and the healthcare system. METHODS/DESIGN: The study design consists of a longitudinal case study, with multiple nested cases (4 local networks nested in the QCN), mobilizing qualitative and quantitative data and mixed data from various sources and collected using different methods, using the realist evaluation approach. Qualitative data will be used for a thematic analysis of collaborative governance. Quantitative data from validated questionnaires will be analyzed to measure relational coordination and teamwork, care experience, clinical outcomes, and health-related health-related quality of life, as well as a cost analysis of service utilization. Associations between context, governance mechanisms, and outcomes will be sought. Robust data will be produced to support decision-makers to guide network governance towards optimized clinical outcomes and the reduction of the economic toxicity of cancer for PLCs and health systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».