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Enregistrement W4398591859 · doi:10.1136/bmjoq-2023-002655

Preliminary adaptation of the systems thinking for everyday work cue card set in a US healthcare system: a pragmatic and participatory co-design approach

2024· article· en· W4398591859 sur OpenAlexaff
Samantha E Fell, Paul Bowie, Karen Spalding, Jennifer Medves

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsSet (abstract data type)Work systemsAdaptation (eye)Computer scienceHealth careWork (physics)Citizen journalismSystems thinkingKnowledge managementHuman–computer interactionPsychologyProcess managementArtificial intelligenceEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Healthcare is a highly complex adaptive system, requiring a systems approach to understand its behaviour better. We adapt the Systems Thinking for Everyday Work (STEW) cue cards, initially introduced as a systems approach tool in the UK, in a US healthcare system as part of a study investigating the feasibility of a systems thinking approach for front-line workers. METHODS: The original STEW cards were adapted using consensus-building methods with front-line staff and safety leaders. RESULTS: Each card was examined for relevance, applicability, language and aesthetics (colour, style, visual cues and size). Two sets of cards were created due to the recognition that systems thinking was relatively new in healthcare and that the successful use of the principles on the cards would need initial facilitation to ensure their effective application. Six principles were agreed on and are presented in the cards: Your System outlines the need to agree that problems belong to a system and that the system must be defined. Viewpoints ensure that multiple voices are heard within the discussion. Work Condition highlights the resources, constraints and barriers that exist in the system and contribute to the system's functions. Interactions ask participants to understand how parts of the system interact to perform the work. Performance guides users to understand how work can be performed daily. Finally, Understanding seeks to promote a just cultural environment of appreciating that people do what makes sense to them. The two final sets of cards were scored using a content validity survey, with a final score of 1. CONCLUSIONS: The cards provide an easy-to-use guide to help users understand the system being studied, learn from problems encountered and understand the everyday work involved in providing excellent care. The cards offer a practical 'systems approach' for use within complex healthcare systems.

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 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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,626
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,081 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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