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Enregistrement W4380788499 · doi:10.22541/au.168681800.09934750/v1

Contextual Factors Influencing the Effects of a Quality Improvement Support Agency (QISA): A Qualitative Study

2023· preprint· en· W4380788499 sur OpenAlexaff
Labanté Outcha Daré, François Champagne, Jean‐Louis Denis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Public relationsBusinessKnowledge managementFocus groupCorporate governanceQuality (philosophy)Qualitative researchPolitical scienceProcess managementMarketingSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality improvement has become a global priority as more countries become interested in systemic strategies, particularly that of the Quality Improvement Support Agency (QISA). This study sets out to identify and document contextual factors that facilitate or hinder the perceived effects of QISAs. A study of two critical and paradigmatic cases consisting of the QISAs HAS and INESSS was carried out through interviews, a focus group discussion, a non-participatory observation session, and the use of secondary data from in-depth documentary research. All data were recorded and processed using the QDA Miner 6.0.2 software in an inductive approach in two coding cycles and were validated by the participants. The results showed that the contextual factors at the level of the internal environment included: leadership of agency actors; dissemination and support strategy for their productions and support for their implementation; availability and nature of human, informational, and material resources; organizational culture; training of actors; and coordination, coherence, and complementarity of the various activities of an agency. At the level of the external environment, the factors included: crises; institutional collaborations and partnerships at the national and international levels; collaborations and partnerships with system actors; public policy, governance, and leadership; legal provisions; health information system and data accessibility; and funding. These results, the first to be produced on this topic, complement the literature on QISAs and may thus inspire other jurisdictions in developed and developing countries to implement more efficient, sustainable, and self-potentiating quality improvement strategies.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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