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Enregistrement W3001580957 · doi:10.1186/s12913-020-4897-0

Examining health care providers’ and middle-level managers’ readiness for change: a qualitative study

2020· article· en· W3001580957 sur OpenAlexafffund
Tujuanna Austin, Samia Chreim, Agnes Grudniewicz

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTelfer School of Management, University of OttawaUniversity of Ottawa
Mots-clésMiddle managementQualitative researchChange management (ITSM)Health administrationFocus groupHealth careContext (archaeology)Health informaticsNursing researchNursingQualitative propertyPublic relationsPsychologyMedicinePublic healthBusinessMarketingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Readiness is a critical precursor of successful change; it denotes whether those involved in the change are motivated and empowered to participate in the change. Research on readiness tends to focus on frontline providers or individuals in non-managerial positions and offers limited attention to individuals in middle management positions who are expected to lead frontline providers in change implementation. Yet middle-level managers are also recipients of changes that are planned and decreed by those in higher positions. This study sought to examine both frontline provider and middle manager readiness for change in the context of primary care program integration. METHODS: Using a qualitative case study approach, we examined how frontline providers and middle managers experienced six readiness factors: discrepancy, appropriateness, valence, efficacy, fairness and trust in management. Data were collected through documents, meeting observation and semi-structured interviews with frontline providers and middle managers involved in the change. RESULTS: The findings highlighted similarities and differences in readiness experiences of frontline providers and middle managers. Across both types of participants, we found that the notion of valence should be expanded to consider individuals' evaluation of benefits to patients and the health system; efficacy applies to both content and process of change; fairness and trust in management findings require further exploration to determine their appropriateness to be incorporated in models of readiness for change; and trust in management (or lack of trust) has a cascading influence across the levels in the organization. CONCLUSIONS: Our study makes a contribution by nuancing and extending conceptualizations of individual readiness factors, and by highlighting the central role of middle manager readiness for change. Implications of the study include the need to consider readiness factors prior to the implementation of change and the importance of fostering readiness throughout all levels of the organization.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,921
Tête enseignante GPT0,743
Écart entre enseignants0,177 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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