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Enregistrement W4206399103 · doi:10.1186/s12913-021-07387-z

The roles, activities and impacts of middle managers who function as knowledge brokers to improve care delivery and outcomes in healthcare organizations: a critical interpretive synthesis

2022· article· en· W4206399103 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensUniversity Health NetworkDalhousie UniversityUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth informaticsHealth administrationNursing researchFunction (biology)Health careProtocol (science)Public healthHealth services researchMiddle management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Middle Managers (MMs) are thought to play a pivotal role as knowledge brokers (KBs) in healthcare organizations. However, the role of MMs who function as KBs (MM KBs) in health care is under-studied. Research is needed that contributes to our understanding of how MMs broker knowledge in health care and what factors influence their KB efforts. METHODS: We used a critical interpretive synthesis (CIS) approach to review both qualitative and quantitative studies to develop an organizing framework of how MMs enact the KB role in health care. We used compass questions to create a search strategy and electronic searches were conducted in MEDLINE, CINAHL, Social Sciences Abstracts, ABI/INFORM, EMBASE, PubMed, PsycINFO, ERIC and the Cochrane Library. Searching, sampling, and data analysis was an iterative process, using constant comparison, to synthesize the results. RESULTS: We included 41 articles (38 empirical studies and 3 conceptual papers) that met the eligibility criteria. No existing review was found on this topic. A synthesis of the studies revealed 12 MM KB roles and 63 associated activities beyond existing roles hypothesized by extant theory, and we elaborate on two MM KB roles: 1) convincing others of the need for, and benefit of an innovation or evidence-based practice; and 2) functioning as a strategic influencer. We identified organizational and individual factors that may influence the efforts of MM KBs in healthcare organizations. Additionally, we found that the MM KB role was associated with enhanced provider knowledge, and skills, as well as improved organizational outcomes. CONCLUSION: Our findings suggest that MMs do enact KB roles in healthcare settings to implement innovations and practice change. Our organizing framework offers a novel conceptualization of MM KBs that advances understanding of the emerging KB role that MMs play in healthcare organizations. In addition to roles, this study contributes to the extant literature by revealing factors that may influence the efforts and impacts of MM KBs in healthcare organizations. Future studies are required to refine and strengthen this framework. TRIAL REGISTRATION: A protocol for this review was not registered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,171
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,289
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1710,289
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0350,019
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0160,015
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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