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Enregistrement W4404445138 · doi:10.1177/13558196241300109

The role of collaborative governance in translating national cancer programs into network-based practices: A longitudinal case study in Canada

2024· article· en· W4404445138 sur OpenAlexafffundabout
Dominique Tremblay, Susan Usher, Karine Bilodeau, Nassera Touati

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Services Research & Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration PubliqueUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Health, University of SydneyFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité de Sherbrooke
Mots-clésInterdependenceCollaborative governanceCorporate governanceEmbeddednessPublic relationsNetwork governanceThematic analysisPolitical scienceQualitative researchKnowledge managementBusinessSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Networks (multiple organizations or actors coordinating their activities towards a common goal) have been promoted in the cancer programs of a number of countries. But there is little empirical evidence on whether and how they overcome the siloed functioning endemic in specialized domains. This study examines how collaborative governance takes shape to support integrated network-based practices within a prescribed national cancer program. METHODS: = 45) generated at national and regional level. Abductive thematic analysis during and post-field work was based on Emerson's collaborative governance framework. It aimed to identify how collaborative governance mechanisms (principled engagement, shared motivation and capacity for joint action) were activated in the network, and their contribution to translating a national cancer program into network-based practices at the point of care. RESULTS: Principled engagement was driven through interdisciplinary committees at national and regional level, communities of practice and trajectory-development efforts. These mandated structures supported knowledge exchange and contributed to the recognition of interdependencies, distribution of leadership and development of mutual understanding and trust. Shared motivation benefitted from a vision of patient-centred care but was hindered by top-down communication vehicles that did not allow regional priorities to filter upwards to central level. Between care providers in different settings, trust and candidacy were identified as mechanisms important to shared motivation, though network actions did not sufficiently support trust across care settings, or even between members of the same profession. Candidacy issues hindered family physician participation in cancer network structures that mirrored ongoing difficulties to including them in cancer care practice. Institutional arrangements were important drivers of capacity for joint action in the network. Common indicators were recognized as important to generating efforts towards common goals; however, questions around their validity reduced their contribution to capacities for joint action. CONCLUSIONS: Despite favorable starting conditions from the national cancer program and its central leadership promoting collaborative governance, tensions that emerge through the pursuit of network integration limit the transition to a more collaborative practice. Taking the time to work out these tensions as integration proceeds in waves appears essential to arrive at a governance model that is appropriate and acceptable for all network members.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0280,006
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,379 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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