Exploring how Professional Associations Influence Health System Transformation: The Case of Ontario Health Teams
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Health care system transformations that align with the principles of integrated care require the collaborative efforts of various macro-, meso- and micro-level stakeholders. Understanding the roles of various system actors can improve collaboration in ways that support purposeful health system change. Professional associations (PAs) have considerable influence, but little is known about the strategies they use to influence health system transformation. Methods: Using a qualitative descriptive approach, eight interviews with 11 senior level leaders from local PAs were conducted to learn about the strategies used to influence the province-wide reorganization of health care into Ontario Health Teams. Results: During times of health system transformation, PAs balance: (1) supporting members, (2) negotiating with government, (3) collaborating with stakeholders, and (4) reflecting on their role. The enactment of these various functions demonstrates the strategic nature of PAs, and showcases their ability to evolve in ways that align with the dynamic nature of healthcare. Discussion: PAs are highly connected groups, deeply engaged with their members and regularly engaged with other key stakeholders and decision-makers. PAs play a critical role in influencing health system transformations, by bringing forward practical solutions to government that reflect the needs of their members, often frontline clinicians. PAs strategically seek opportunities for collaboration with stakeholders that can amplify their message. Conclusion: Insights from this work could support health system leaders, policymakers, and researchers in leveraging the role of PAs in health system transformations via strategic collaboration.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».