Snakes and ladders: A qualitative study understanding the active ingredients of social interaction around the use of audit and feedback
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Explore characteristics of the facilitator, group, and interaction that influence whether a group discussion about data leads to the identification of a clearly specified action plan. Peer-facilitated group discussions among primary care physicians were carried out and recorded. A follow-up focus group was conducted with peer facilitators to explore which aspects of the discussion promoted action planning. Qualitative data was analyzed using an inductive-deductive thematic analysis approach using the conceptual model developed by Cooke et al. Group discussions were coded case-specifically and then analyzed to identify which themes influenced action planning as it relates to performance improvement. Physicians were more likely to interact with practice-level data and explore actions for performance improvement when the group facilitator focused the discussion on action planning. Only one of the three sites (Site C) converged on an action plan following the peer-facilitated group discussion. At Site A, physicians shared skepticism of the data, were defensive about performance, and explained performance as a product of factors beyond their control. Site B identified several potential actions but had trouble focusing on a single indicator or deciding between physician- and group-level actions. None of the groups discussed variation in physician-level performance indicators, or how physician actions might contribute to the reported outcomes. Peer facilitators can support data interpretation and practice change; however their success depends on their personal beliefs about the data and their ability to identify and leverage change cues that arise in conversation. Further research is needed to understand how to create a psychologically safe environment that welcomes open discussion of physician variation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle