What work is required to implement and sustain the National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP)? A qualitative study of NSQIP implementation in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Hospitals introducing the National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) face implementation challenges. To understand the work of embedding NSQIP into routine practice, we explored interactions between contextual factors and the work among implementation teams at the individual, team and organisational level to illuminate how to support and sustain NSQIP implementation. DESIGN: Qualitative interpretative study using thematic analysis. SETTING: Five contextually diverse hospital sites in Alberta, Canada, for in-depth interviewing and four additional hospitals for observation of NSQIP meetings. PARTICIPANTS: 9 Surgeon and Anaesthesiologist Champions; 6 Surgical Clinical Reviewers; 4 Directors and 1 Surgical Site Manager; 3 Operating Room Managers; 3 Quality Improvement Consultants; 1 Surgeon and 1 Provincial NSQIP Lead. METHODS: To capture context, process and the dynamic interplay between the two, we integrated the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and Normalisation Process Theory (NPT) to guide data collection and analysis. 28 individual semi-structured interviews with key informants and observations with field notes of 10 NSQIP meetings were conducted. Data were coded deductively and inductively and analysed thematically. RESULTS: Key findings informed by CFIR describe the impact of Provincial Collaboratives, leadership support and resources to support NSQIP work. Key findings illuminated by NPT highlight how teams overcame mistrust in NSQIP through relationship building, creating formative spaces to inform collective understandings of NSQIP and inviting feedback from professional groups to cocreate quality improvement solutions. This approach led to increased engagement with NSQIP data and encouraged shifts in conversations within and between nursing and physician groups from problems to solutions based. CONCLUSIONS: The work the teams did to implement and sustain NSQIP highlights the need for time and resources to develop shared understandings of work processes, reorganise themselves to work together and understand how to help others in the surgical community interpret and value using NSQIP to improve care.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».