Applying the principles of adaptive leadership to person‐centred care for people with complex care needs: Considerations for care providers, patients, caregivers and organizations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health systems in many countries see person-centred care as a critical component of high-quality care but many struggle to operationalize it in practice. We argue that models such as adaptive leadership can be a critical lever to support person-centred care, particularly for people who have multiple complex care needs. OBJECTIVE: To reflect on two concepts: person-centred care and adaptive leadership and share how adaptive leadership can advance person-centred care at the front-line care delivery level and the organizational level. FINDINGS: The defining feature of adaptive leadership is the separation of technical solutions (ie applying existing knowledge and techniques to problems) from adaptive solutions (ie requiring shifts in how people work together, not just what they do). Addressing adaptive challenges requires identifying key assumptions that may limit motivations for change and the behaviours influenced by these assumptions. Thus, effective care for patients, particularly those with multiple complex care needs, often entails helping care providers and patients to examine their relationships and behaviours not just identifying technical solutions. Addressing adaptive challenges also requires a supportive and enabling organizational context. We provide illustrative examples of how adaptive leadership principles can be applied at both the front line of care and the organization level in advancing person-centred care delivery. CONCLUSIONS: Advancing person-centred care at both the clinical and organizational levels requires a growth mindset, a willingness to try (and fail) and try again, comfort in being uncomfortable and a commitment to figure things out, in partnership, in iterative ways. Patients, caregivers, care providers and organizational leaders all need to be adaptive leaders in this endeavour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».