The better work, better care framework: 7 strategies for sustainable healthcare system process improvement
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare systems are under pressure to control costs and improve performance. Efforts to apply improvement trends such as "Lean" and other industrial engineering approaches have led to degradation of the working environment for healthcare professionals. Research is increasingly demonstrating how poor working environments contribute to declines in care quality and has led to calls for a "quadruple aim" with a focus on the working environment alongside quality, cost, and patient experience factors. This paper contributes to the debate by using a "systems" perspective to propose seven strategies by which healthcare systems might be improved without compromising the working environment. This article presents a rationale for these strategies based on current organisational psychology and human factors research and how these strategies might be deployed in practice. The authors argue that better working conditions leads to better care for patients and presents a viable approach for both practitioners and researchers to pursue the "Better Work, Better Care" agenda.
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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 | 0,035 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,047 |
| Communication savante | 0,033 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».