Strategies for optimising health system managers’ engagement in quality improvement projects: lessons learnt from the COMPAS+ project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality improvement strategies are used in healthcare to enhance the quality, safety and efficiency of service delivery. While the involvement of managers is considered critical, their roles remain underdocumented. This study examines the roles of managers in COMPAS+, a quality improvement collaborative conceived to enhance chronic disease care in Quebec, Canada. It explores managers' specific contributions to quality improvement projects to deepen understanding of effective managerial engagement. METHODS: This qualitative case study compares the roles played by managers (health network directors, division managers and local service network and family medicine group directors) within four regional health networks that participated in COMPAS+ from 2016 to 2019. Deductive and inductive thematic analysis of workshop reports, action plans and interviews with 24 key actors was performed, informed by a recent scoping review of decision-makers' roles in quality improvement projects and project management literature. RESULTS: The study revealed variability in project management across cases, particularly in the distribution of responsibility among upper, middle and lower management. Upper management provided strategic direction, middle management oversaw project execution and bridged organisational tiers, while lower management coordinated local change efforts. Middle managers were tasked with project management but often lacked role clarity and training. A significant gap was found in methodological guidance, typically provided by a quality improvement facilitator. This gap hindered projects' potential and, in some cases, led to deviations from the intended quality improvement model. CONCLUSIONS: Effective quality improvement project management requires well-defined managerial roles, training and communication between management levels. Our findings highlight the importance of integrating a facilitator role to provide methodological expertise and ensure adherence to quality improvement processes. Contextual expertise and local change leadership may be complemented by external quality improvement expertise. These insights lay the groundwork for future research on evidence-based strategies for effective project management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,072 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».