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Enregistrement W3014397363 · doi:10.2147/jhl.s240488

<p>Evaluating the Implementation of Ontario’s Organ and Tissue Donation Physician Leadership Model: Mapping a Way Forward</p>

2020· article· en· W3014397363 sur OpenAlex
Aimee Sarti, Stephanie Sutherland, Angèle Landriault, Sonny Dhanani, Andrew Healey, Pierre Cardinal

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Healthcare Leadership · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of OttawaChildren's Hospital of Eastern OntarioRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Mots-clésDonationOfficerOrgan donationSocial network analysisProcess (computing)Opinion leadershipMedical educationMedicineTransplantationPublic relationsPsychologyFamily medicinePolitical scienceSocial capitalComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The demand for solid organ transplantation has spurred countries around the world to search for innovative policies and practices to increase the supply of organs. Spain has become a global reference point for organ donation with the highest transplantation rates. In Ontario, Canada the Ontario Trillium Gift of Life (TGLN) has sought to replicate some of the successes in Spain. In particular, TGLN's implementation of the Physician Leadership Model has been viewed as a promising strategy to improve donation conversion rates. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the implementation of TGLNs (TGLN) Physician Leadership Model by examining critical implementation process variables (education/training, communication, satisfaction, participation and reach). METHODS: This mixed-method implementation evaluation included data from all members of the Physician Leadership Model including the Chief Medical Officer, five Regional Medical Leads (RMLs), and the 52 Hospital Donation Physicians (HDPs). Social Network Analysis (SNA) surveys were sent to all 52 HDPs and yielded an 85% rate. Analysis included constructing sociograms and qualitatively analyzing interviews. RESULTS: TGLN's PLM was poised for success by utilizing the existing RMLs' network as a foundation. The social network analysis measures, particularly participation and reach, indicated the PLM was quite dense (ie, the degree to which members are connected) at baseline. HDPs reported communication to be facilitated by their connections to their RMLs. Early evaluative data indicated that lack of education and training was viewed by HDPs as a barrier, and thus more capacity would need to be directed to this issue. Overall, HDPs reported that various intended outcomes were being met. CONCLUSION: We have demonstrated that an implementation evaluation helps us to understand which elements of the PLM were successful and which elements required immediate attention. This evaluation helped to highlight the successes and challenges in implementing the TGLN Physician Leadership Model in Ontario. Social network analysis of publicly funded capacity building systems has been identified as a promising area for health program evaluation to answer questions at a system level, such as identifying service provisions among information exchange networks and ultimately better health care.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,371
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