Orthopedist involvement in the management of clinical activities: a case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid shift in hospital governance in the past few years suggests greater orthopedist involvement in management roles, would have wide-reaching benefits for the efficiency and effectiveness of healthcare delivery. This paper analyzes the dynamics of orthopedist involvement in the management of clinical activities for three orthopedic care pathways, by examining orthopedists' level of involvement, describing the implications of such involvement, and indicating the main responses of other healthcare workers to such orthopedist involvement. METHODS: We selected four contrasting cases according to their level of governance in a Canadian university hospital center. We documented the institutional dynamics of orthopedist involvement in the management of clinical activities using semi-structured interviews until data saturation was reached at the 37th interview. RESULTS: Our findings show four levels (Inactive, Reactive, Contributory and Active) of orthopedist involvement in clinical activities. With the underlying nature of orthopedic surgeries, there are: (i) some activities for which decisions cannot be programmed in advance, and (ii) others for which decisions can be programmed. The management of unforeseen events requires a higher level of orthopedist involvement than the management of events that can be programmed. CONCLUSIONS: Beyond simply identifying the underlying dynamics of orthopedists' involvement in clinical activities, this study analyzed how such involvement impacts management activities and the quality-of-care results for patients.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».