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Enregistrement W4413358138 · doi:10.5334/ijic.nacic24091

Implementing care and service pathways before and after COVID: what changes, what stays? A multiple case study in Quebec, Canada.

2025· article· en· W4413358138 sur OpenAlexaboutno aff
Lara Maillet, Anna Goudet, Georges‐Charles Thiebaut, Nassera Touati

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Service (business)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakIntegrated careBusinessMedicineHealth careEconomic growthVirologyEconomicsOutbreakMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 206, Quebec's health and social services institutions have developed care and service pathways to improve access and continuity. Each institution created specific implementation strategies and management models. The pandemic disrupted these efforts, in different ways for each institution and its environment.Our presentation proposes to explore the zones of tension between the initial conditions and the current conditions (post-pandemic recovery context) of the implementation of the pathways. What has (not) changed in the implementation strategy, what has (not) changed in the implementation context? What are the coherences and incoherences between the changes in the environment and the changes in the practices?Our research team has been monitoring and evaluating the implementation in 4 institutions since 207 (in real time and retrospectively). Data were collected through semi-directed interviews with key actors (n=42) at operational, tactical and strategic levels in 4 health and social services institutions. The analysis was based on the conceptual framework of collaborative governance developped by Bryson, Crosby and Stone (2006) and on the model of robust governance strategies in a turbulent environment developed by Ansell, Sorensen and Torfing (2020).Our data show different strategies : One institution tried to use the same pre-COVID strategy, which had already shown its limitations, to implement pathways in a post-pandemic recovery context; another completely changed its strategic orientation and abandoned the implantation of pathways as they were previously conceptualized; another tried a new way of implementing pathways, but conceptualized in the same way; the last continued to implement in a very different way from the others, reinforcing its solo implementation strategy. Our analyses show that the situations are different depending on the environment and conditions of each institution: its governance structure and process, the turnover (or not) of key actors, the strategic vision and concrete practices in terms of (matrix) governance, the previous collaboration with partners, and the management practices during the COVID period.This study draws lessons on how health systems can (and must) implement adaptable interventions that evolve in contexts that are bound to change in time and space. This project is part of a multi-year international program. Matrix management and collaborative governance are at the heart of trajectory management and this program. The next steps will be to document the differentiated effects of these implementation strategies on the performance outcomes of healthcare organizations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0220,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations0
Publié2025
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