Understanding how professionals cultures impact implementation of a pediatric oncology genomic test
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Healthcare innovation, exemplified by genomic medicine, requires increasingly sophisticated understanding of the interdisciplinary-organizational context in which new innovations are implemented. Deliberative stakeholder consultations are public engagement tools that are gaining increasing traction in health care, as a means of maximizing the diversity of roles and interests vested in a particular policy or practice issue. They engage participants from different knowledge systems (“cultures”) in mutually respectful debate to enable group consensus on implementation strategies. Current deliberation analytic methods tend to overlook the cultural contexts of the deliberative process. The paper aims to discuss this issue. Design/methodology/approach This conceptual paper proposes adding ethnographic participant observation to provide a more comprehensive account of the process that gives rise to deliberative outputs. To underpin this conceptual paper, the authors draw on the authors’ experience engaging healthcare professionals during implementation of genomics in the care for pediatric oncology patients with treatment-resistant glioblastoma at two tertiary care hospitals. Findings Ethnography enabled a deeper understanding of deliberative outcomes by combining rhetorical and non-rhetorical analysis to identify the implementation and coordination of care barriers across professional cultures. Originality/value This paper highlights the value of ethnographic methods in enabling a more comprehensive assessment of the quality of engagement across professional cultures in implementation studies.
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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 | 0,064 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».