How to use communities of practice to support change in learning health systems: A landscape of roles and guidance for management
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background: Communities of practice support evidence-based practice and can be, in and of themselves, applied learning spaces in organizations. However, the variety of ways that communities of practice can support learning health systems are poorly characterized. Furthermore, health system leaders have little guidance on designing and resourcing communities of practice to effectively serve learning health systems. Methods: We conducted a collective case study, examining a cross-section of Canadian-based communities of practice dedicated to supporting evidence-based practice. We held semi-structured interviews with 21 participants representing 16 communities of practice and 5 community of practice facilitation platforms that provide administration support, tools, and oversight for multiple communities of practice. Using the Conceptual Framework for Value-Creating Learning Health Systems, we characterized the numerous roles that communities of practice can take to support learning health systems. We also pulled insights from the interviews on properly resourcing and managing communities of practice. Results: Communities of practice can advance learning health systems across learning cycles (ie, identifying learning priorities, generating data and knowledge, and implementing and evaluating change). They also act as important infrastructure required to share and coordinate across learning health systems. Community of practice facilitation platforms reduce staff members' workload, in turn, creating greater efficiency and effectiveness across community of practice lifespans. Furthermore, these platforms can be a mechanism to coordinate critical activities (e.g., priority alignment, knowledge brokerage/sharing across the broader system). Conclusion: To the authors' knowledge, this is the first study to characterize communities of practice across the learning health system landscape. With these results, learning health system leaders have a catalog that clarifies the potential communities of practice roles in knowledge generation, implementation, and uptake of new evidence. Furthermore, the results provide evidence that organizational investment in overarching community of practice facilitation platforms will strengthen and accelerate community of practice supports in learning health systems.
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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 | 0,016 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle