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Enregistrement W3047541826 · doi:10.1186/s12961-020-00603-y

Communities of practice in Alberta Health Services: advancing a learning organisation

2020· article· en· W3047541826 sur OpenAlexaffabout
A Auer, Patricia Hanson, Barbara Brady-Fryer, Julie Alati-it, Allison L. Johnson

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceKnowledge managementHealth services researchFocus groupPublic relationsHealth careKnowledge sharingHealth administrationSociologyMedical educationBusinessMedicineNursingPublic healthMarketingComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2009, Alberta Health Services (AHS) became Canada's first and largest fully integrated healthcare system, involving the amalgamation of nine regional health authorities and three provincial services. Within AHS, communities of practice (CoPs) meet regularly to learn from one another and to find ways to improve service quality. This qualitative study examined CoPs as an applied practice of a learning organisation along with their potential influence in a healthcare system by exploring the perspectives of CoP participants. METHODS: A collective case study method was used to enable the examination of a cross-section of cases in the study organisation. Semi-structured interviews were conducted with 31 participants representing 28 distinct CoPs. Using Senge's framework of a learning organisation, CoP influences associated with team learning and organisational change were explored. RESULTS: CoPs in AHS were described as diverse in practice domains, focus, membership boundaries, attendance and sphere of influence. Using small-scale resource investments, CoPs provided members with opportunities for meaningful interactions, the capacity to build information pathways, and enhanced abilities to address needs at the point of care and service delivery. Overall, CoPs delivered a sophisticated array of engagement and knowledge-sharing activities perceived as supportive of organisational change, systems thinking, and the team learning practice critical to a learning organisation. CONCLUSION: CoPs enable the diverse wealth of knowledge embedded in people, local conditions and special circumstances to flow from practice domain groups to programme and service areas, and into the larger system where it can effect organisational change. This research highlights the potential of CoPs to influence practice and broad-scale change more directly than previously understood or reported in the literature. As such, this study suggests that CoPs have the potential to influence and advance widespread systems change in Canadian healthcare.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,017
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,229 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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