Organizational Readiness for Change in the Era of Smart Hospital Wards: Qualitative Study of Health Care Workers’ Insights
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technology is rapidly reshaping conventional hospital environments into smart spaces, enhancing care, improving clinical workflows, and reducing workloads. However, successful implementation depends not only on the effectiveness of the technology but also on organizational readiness for change. OBJECTIVE: This study aimed to identify the key enablers and barriers to readiness for change for a smart hospital ward initiative. METHODS: We conducted a qualitative study to gauge organizational readiness for change for a smart ward initiative. Using purposive sampling, we captured diverse views from clinicians, IT staff, operational support staff, and health care redesign staff. Data were coded deductively under 3 key domains in Weiner's theory of organizational readiness: change efficacy, change commitment, and contextual factors. Subthemes were derived inductively under each domain. RESULTS: We interviewed 19 participants, including clinicians and support staff. Six subthemes emerged: (1) perceived valence and feasibility; (2) transparency and trust in management; (3) shared understanding and readiness to act; (4) resources, training, and staff capability; (5) innovation culture; and (6) past experiences. Participants viewed the initiative as valuable and were motivated to change, citing that the institution's innovation culture was a key enabler. However, there were key barriers, including unclear timelines, inconsistent training, limited resources, and a lack of infrastructure to support innovation. Concerns about overreliance on technology were also prominent, with staff wary of its impact on clinical judgment and system reliability. CONCLUSIONS: Enabling readiness for the smart ward initiative requires transparent communication of timelines and project awareness, particularly for ground staff, the development of training frameworks, and adequate prioritization of innovation. Alleviating commonly reported technology concerns, such as overreliance, loss of human touch, and system reliability, will also be key to adoption and sustainability.
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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 | 0,021 | 0,025 |
| 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 | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».