The unrecognized power of health services accreditation: more than external evaluation
Notice bibliographique
Résumé
While it is widely recognized that accreditation enables an organization to improve its performance and sustain a culture of quality, changing healthcare practices to align with evidence-informed guidelines (clinical and administrative) is a complex process that takes time. The true value of accreditation lies in its contribution to healthcare safety and quality as a means to prompt and support 'knowledge to action', a key value of accreditation that 'has yet to be articulated'. Using the 'knowledge to action' cycle, a planned action framework, we illustrate that accreditation is a knowledge translation (KT) or implementation intervention that seeks to improve and increase the uptake of evidence in healthcare organizations. The accreditation components, including the quality framework, standards, self-assessment process and on-site survey visit, ultimately serve to improve quality, decreasing variation in practice and strengthening a culture of quality. With a unique perspective and alignment obtained through the implementation lens, we examine the accreditation process and components relative to the 'knowledge to action cycle' with implications for enhancing the value of accreditation beyond current appreciation to both accreditation bodies worldwide and those organizations that participate in accreditation programs. Until organizations and accreditation bodies embrace the accreditation process as a knowledge to action intervention to bring about meaningful and sustained change, the full benefits of the process will not be optimized nor achieved.
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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 | 0,608 | 0,681 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,044 |
| Communication savante | 0,043 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».