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Enregistrement W7133008417

Identifying and De-implementing Low-value Administrative Practices in Long-term Care

2023· dissertation· W7133008417 sur OpenAlexaffabout
Lauren MacEachern

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyOrganizational learningHealth careOrganizational studiesSubject (documents)Organizational chartOrganization developmentQualitative researchOrganizational behavior and human resources
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For continued survival, organizations must undergo changes to their structure, routines, and practices, which are facilitated by organizational learning and unlearning. The concept of unlearning is highly relevant in healthcare organizations, where information is continually updated and resources may be limited. In health services research, organizational change is often discussed in terms of implementation and de-implementation. As such, the objectives of this dissertation were: (i) to explore the conceptual and practical characteristics of organizational unlearning in the health services research context, and (ii) identify and characterize the subject of organizational unlearning with respect to administrative work in Canadian long-term care homes, and the processes that may contribute to their de-implementation. This was achieved through three complementary studies. The first study was a concept analysis on organizational unlearning. This concept analysis demonstrated that organizational unlearning involves five key attributes: plan, action, subject of organizational unlearning, value, source. Antecedents and consequences were described. The second study was a scoping review to understand the approaches used in the existing empirical literature to explore the phenomenon of unlearning within an organizational setting. This review offers four key findings: (1) De-implementation is the most common terminology used to describe organizational unlearning in health services research; (2) The most common methods used to study unlearning was quantitative chart reviews and qualitative interviews; (3) Educational strategies were the most common experimental strategies used to facilitate unlearning; and (4) there is inconsistency with use of theories, models, and frameworks, across studies. The third study employed qualitative interviews to explore de-implementation in a health care setting. Specifically, low-value administrative practices in the Canadian long-term care sector. Twenty-seven low-value administrative practices were identified and characterized. The details of each practice were presented as cases. In nine cases, de-implementation processes were described, including the stakeholders engaged, strategies employed, and outcomes achieved. The findings of this dissertation move beyond the important conceptual and theoretical work that has been done to facilitate de-implementation efforts in practice. As was demonstrated here, such efforts can be meaningfully applied to the long-term care, where resources with respect to time, money, and staff are increasingly limited.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,414 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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