A collective case study of shared implementation leadership in nursing
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Malgré des améliorations des résultats pour les patients, l’harmonisation des pratiques, la réduction des coûts et l'amélioration des environnements de travail, des défis persistent dans l'implantation des pratiques fondées sur des données probantes dans les soins de santé. La science de la mise en œuvre a identifié des facteurs contextuels influençant le succès, avec le leadership comme facteur clé. Le implementation leadership décrit les comportements que les leaders doivent adopter pour influencer le climat de mise en œuvre et favoriser l’adoption des pratiques fondées sur des données probantes. Cependant, les conceptualisations se concentrent sur des leaders individuels dans des rôles managériaux, tandis que le leadership infirmier au point de soins implique des équipes de leadership, comprenant des leaders managériaux et non managériaux. Ces leaders, ainsi que les leaders informels, sont souvent chargés de soutenir les efforts de mise en œuvre. On sait peu de choses sur la manière dont ces leaders collaborent pour soutenir la mise en œuvre, et spécifiquement sur les comportements et processus sociaux, ainsi que le contexte permettant ce partage. Cette thèse visait à décrire empiriquement le implementation leadership partagé dans les unités de soins infirmiers afin de soutenir son évolution conceptuelle.Question de recherche : Comment le implementation leadership est-il partagé parmi les membres de l’équipe de leadership infirmier au point de soins dans les unités hospitalières?Méthodologie : Un cadre conceptuel, basé en partie sur le Ottawa Model of Implementation Leadership, a été proposé et a guidé l’étude. Une approche de cas collectif qualitatif a été utilisée. Deux cas provenant d’un grand réseau de soins à Montréal, Canada, ont été sélectionnés, comprenant des unités avec des équipes de leadership infirmier diversifiées ayant mis en œuvre une pratique fondée sur des données probantes. Les données ont été recueillies auprès de 25 informateurs, incluant des leaders infirmiers formels, des infirmiers cliniciens, des cliniciens interdisciplinaires et des leaders départementaux, ainsi que des documents organisationnels (N=175) et des notes de terrain. Les stratégies de collecte comprenaient des groupes de discussion, des entrevues, une revue de documents et des visites sur site. L’analyse des données a impliqué une analyse thématique par cas en utilisant la méthode Framework, suivie d’une comparaison pour comprendre le implementation leadership partagé.Résultats : L’étude a révélé la nature collective et collaborative des leaders infirmiers dans la mise en œuvre. Les leaders ont adopté des comportements orientés vers le changement, les relations et les tâches pour favoriser la préparation au changement, assurer une présence de soutien, et intégrer la pratique fondée sur des données probantes. Ces comportements favorisent l’engagement des leaders et l’échange d’informations entre eux durant les phases de mise en œuvre. La complémentarité des leaders était évidente, car ils remplissaient des rôles divers, chevauchants et interdépendants. Un contexte favorable, comprenant des facteurs d'ancrage, de développement et renforcement a facilité l’émergence du implementation leadership partagée.Conclusion : Un cadre mis à jour du implementation leadership partagé en soins infirmiers est présenté et peut être vu comme un processus partagé entre divers leaders au point de soins, soulignant sa complexité. Cette étude met en lumière les contributions des leaders infirmiers et montre comment les environnements à niveau multiples soutiennent ce processus. Puisque la mise en œuvre devient la norme dans les efforts d'amélioration de la qualité des soins, les organisations peuvent soutenir le leadership partagé en favorisant le développement des leaders, la cohésion des équipes intradisciplinaires, la disponibilité des leaders et des structures où les leaders hiérarchiques soutiennent le leadership latéral
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 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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».