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Enregistrement W7132980631

"Letting stories breathe": Using Patient Stories for Organizational Learning and Improvement

2016· dissertation· W7132980631 sur OpenAlexafffund
Carol Fancott

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2016
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchToronto Rehabilitation Institute
Mots-clésStorytellingNarrativeQuality (philosophy)Qualitative researchHealth careOrganizational learningOrganizational culturePatient safety
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a recent upsurge in the use of patient stories to better understand patients’ experiences of illness and of care, and to inspire leaders and staff for quality and safety within healthcare. However, to fully realize the potential of patient stories, a more nuanced understanding is needed of how they are used, who tells them, for what purpose, and in what context. Using a constructivist case study methodology with qualitative methods, this study examined four healthcare organizations that are known leaders in the systematic and deliberate use of patient stories, exploring the storytellers, the types of stories told and their purposes. It also examined the contexts that enable the use of stories and the impact they have had on organizational learning and quality improvement. An interpretivist approach to analysis highlighted the specific types of stories told by patients and of patients, and how they were co-constructed from stories of chaos into quest stories for learning, “authorized stories” to be shared for particular purposes. The storytellers who emerged were those who had extended their involvement as patient advisors/members, determined by leaders to be the “right fit” and at the “right time” to share their stories. Strong leaders modeled and supported the philosophical orientation toward patient and family-centred care that patient stories helped to develop and sustain. Leaders also created the organizational structures and processes required to gather and share stories, and to link them purposefully with learning and improvement. The act of storytelling is not a simple one and tensions surfaced relating to what stories are told, how, by whom, and for what purposes. In many ways, the organizations demonstrated how they were thinking with stories and how learning occurred at individual, team, and organizational levels. However, leaders and organizations continued to retain control of which patient stories were shared, in what forum, and for what purposes. Despite their best intentions and explicit demonstrations to hear the patient voice, a more reflective practice is required to better appreciate the power and privilege that exists within organizations, making this an area to explore further in theory development for organizational learning.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0120,021
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,338 · 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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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