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Enregistrement W4387620784 · doi:10.2196/51884

Developing Health Management Competency for Digital Health Transformation: Protocol for a Qualitative Study

2023· article· en· W4387620784 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCompetency Development and Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentUniversity of Washington
Mots-clésProtocol (science)Digital healthQualitative researchMedical educationMedicineComputer scienceHealth careNursingKnowledge managementPsychologyAlternative medicineSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally, the health care system is experiencing a period of rapid and radical change. In response, innovative service models have been adopted for the delivery of high-quality care that require a health workforce with skills to support transformation and new ways of working. OBJECTIVE: The aim of this research protocol is to describe research that will contribute to developing the capability of health service managers in the digital health era and enabling digital transformation within the Australian health care environment. It also explains the process of preparing and finalizing the research design and methodologies by seeking answers to the following three research questions: (1) To what extent can the existing health service management and digital health competency frameworks guide the development of competence for health service managers in understanding and managing in the digital health space? (2) What are the competencies that are necessary for health service managers to acquire in order to effectively work with and manage in the digital health context? (3) What are the key factors that enable and inhibit health service managers to develop and demonstrate digital health competence in the workplace? METHODS: The study has adopted a qualitative approach, guided by the empirically validated management competency identification process, using four steps: (1) health management and digital health competency mapping, (2) scoping review of literature and policy analysis, (3) focus group discussions with health service managers, and (4) semistructured interviews with digital health leaders. The first 2 steps were to confirm the need for updating the current health service management curriculum to address changing competency requirements of health service managers in the digital health context. RESULTS: Two initial steps have been completed confirming the significance of the study and study design. Step 1, competency mapping, found that nearly half of the digital competencies were only partially or not addressed at all by the health management competency framework. The scoping review articulated the competencies health service managers need to effectively demonstrate digital health competence in the workplace. The findings effectively support the importance of the current research and also the appropriateness of the proposed steps 3 and 4 in answering the research questions and achieving the research aim. CONCLUSIONS: This study will provide insights into the health service management workforce performance and development needs for digital health and inform credentialing and professional development requirements. This will guide health service managers in leading and managing the adoption and implementation of digital health as a contemporary tool for health care delivery. The study will develop an in-depth understanding of Australian health service managers' experiences and views. This research process could be applied in other contexts, noting that the results need contextualization to individual country jurisdictions and environments. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/51884.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,698
Tête enseignante GPT0,717
Écart entre enseignants0,020 · 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