Physician-led quality improvement: a blueprint for building capacity
Notice bibliographique
Résumé
Physicians have a vital role to play in health system transformation, and their committed involvement provides an opportunity for comprehensive improvement and change. Health care has been shifting to a team-based, integrated, and collaborative approach, with a greater expectation for physicians to engage and lead quality improvement (QI). However, there are many barriers to physician QI capability, participation, and leadership. A physician leader at a university and a provincial health care organization’s executive director recognized this challenge and developed an innovative coalition, the Strategic Clinical Improvement Committee, to build organizational capacity for physician-led QI. Six key principles and approaches underpin the coalition: QI as inseparable from care, accountability, a team approach, organic growth through training, academic credibility, and return on investment, including 14 enabler strategies. To date, achievements include the completion of over 60 physician-led QI projects, development of a summer health care improvement elective course, receipt of grants totaling $250 000, 16 QI papers published in peer-reviewed journals, and numerous projects shared nationally and internationally at conferences. The coalition has propelled a shift toward a physician-led improvement culture at the direct care level. The criticality of sustaining this culture of physician QI engagement and leadership will require balancing competing priorities, limited resources, and various other health system influences.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».