Metaphors of organizations in patient involvement programs: connections and contradictions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: = 20) from participants in patient engagement activities from two case study organizations in Ontario, Canada. Inspired by classic organizational scholars, we ask "what is the organization that it might learn from patients?" DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Patient involvement activities are used as part of quality improvement efforts in healthcare organizations worldwide. One fundamental assumption underpinning this activity is the notion that organizations must "learn from patients" in order to enact positive organizational change. Despite this emphasis on learning, there is a paucity of research that theorizes learning or connects concepts of learning to organizational change within the domain of patient involvement. FINDINGS: Through our analysis, we interpret a range of metaphors of the organization, including organizations as (1) power and politics, (2) systems and (3) narratives. Through these metaphors, we display a range of possibilities for interpreting how organizations might learn from patients and associated implications for organizational change. ORIGINALITY/VALUE: This analysis has implications for how the framing of the organization matters for concepts of learning in patient engagement activities and how misalignments might stymie engagement efforts. We argue that the concept and commitment to "learning from patients" would be enriched by further engagement with the sociology of knowledge and critical concepts from theories of organizational learning.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».