What do end-users want to know about managing the performance of healthcare delivery systems? Co-designing a context-specific and practice-relevant research agenda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite increasing interest in joint research priority-setting, few studies engage end-user groups in setting research priorities at the intersection of the healthcare and management disciplines. With health systems increasingly establishing performance management programmes to account for and incentivize performance, it is important to conduct research that is actionable by the end-users involved with or impacted by these programmes. The aim of this study was to co-design a research agenda on healthcare performance management with and for end-users in a specific jurisdictional and policy context. METHODS: We undertook a rapid review of the literature on healthcare performance management (n = 115) and conducted end-user interviews (n = 156) that included a quantitative ranking exercise to prioritize five directions for future research. The quantitative rankings were analysed using four methods: mean, median, frequency ranked first or second, and frequency ranked fifth. The interview transcripts were coded inductively and analysed thematically to identify common patterns across participant responses. RESULTS: Seventy-three individual and group interviews were conducted with 156 end-users representing diverse end-user groups, including administrators, clinicians and patients, among others. End-user groups prioritized different research directions based on their experiences and information needs. Despite this variation, the research direction on motivating performance improvement had the highest overall mean ranking and was most often ranked first or second and least often ranked fifth. The research direction was modified based on end-user feedback to include an explicit behaviour change lens and stronger consideration for the influence of context. CONCLUSIONS: Joint research priority-setting resulted in a practice-driven research agenda capable of generating results to inform policy and management practice in healthcare as well as contribute to the literature. The results suggest that end-users are keen to open the "black box" of performance management to explore more nuanced questions beyond "does performance management work?" End-users want to know how, when and why performance management contributes to behaviour change (or fails to) among front-line care providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,144 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».