Orthopedist involvement in the management of clinical activities: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The rapid shift in hospital governance in the past few years suggests greater orthopedist involvement in management roles, would have wide-reaching benefits for the efficiency and effectiveness of healthcare delivery. This paper analyzes the dynamics of orthopedist involvement in the management of clinical activities for three orthopedic care pathways, by examining orthopedists’ level of involvement, describing the implications of such involvement, and indicating the main responses of other healthcare workers to such orthopedist involvement. Methods We selected four contrasting cases according to their level of governance in a Canadian university hospital center. We documented the institutional dynamics of orthopedist involvement in the management of clinical activities using semi-structured interviews until data saturation was reached at the 37th interview. Results Our findings show four levels (Inactive, Reactive, Contributory and Active) of orthopedist involvement in clinical activities. With the underlying nature of orthopedic surgeries, there are: (i) some activities for which decisions cannot be programmed in advance, and (ii) others for which decisions can be programmed. The management of unforeseen events requires a higher level of orthopedist involvement than the management of events that can be programmed. Conclusions Beyond simply identifying the underlying dynamics of orthopedists’ involvement in clinical activities, this study analyzed how such involvement impacts management activities and the quality-of-care results for patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,115 | 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 tête enseignante, 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 ».