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Record W7020012546

La gouvernance clinique pour l’amélioration de la qualité dans les établissements de soins et services non hospitaliers : enjeux conceptuels, de mise en œuvre et évaluatifs

2019· other· fr· W7020012546 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typeother
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Quality and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)ConfusionOccupational trainingAudit trail
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : Le cadre de la gouvernance clinique a été développé afin d’atteindre de hauts standards de qualité de soins et de services, en conjuguant les notions d’amélioration continue de la qualité, d’excellence clinique et d’imputabilité corporative. La présente démarche doctorale avait pour objectif de comprendre le processus d’institutionnalisation de la gouvernance clinique dans un centre de réadaptation. Méthodologie : Une synthèse méta-narrative de 65 documents répertoriés dans 4 bases de données bibliographiques sur la conceptualisation et la mise en œuvre de la gouvernance clinique a été menée. Une étude qualitative de cas unique a été menée dans un centre de réadaptation en déficience intellectuelle et en troubles du spectre de l’autisme, au Québec (Canada). En mobilisant les cinq construits du cadre conceptuel basé sur théorie du processus de normalisation (cohérence, participation cognitive, action collective, suivi réflexif et contexte organisationnel), une analyse thématique des entrevues individuelles auprès de 22 participants (5 administrateurs, 11 gestionnaires et 6 cliniciens) et de 3 groupes de discussion auprès de 8 cliniciens et de 4 proches d’usagers a été menée. Enfin, une analyse d’une centaine de documents administratifs du Centre a été effectuée. Résultats : L’analyse de la littérature a permis de constater que le cadre de la gouvernance clinique est un concept en évolution et encore perçu comme une avenue intéressante pour l’amélioration de la qualité des soins. Toutefois, la confusion autour de sa définition et de sa conceptualisation ainsi que les difficultés de sa mise en œuvre demeurent des enjeux pour les organisations. Par la mobilisation du cadre de gouvernance clinique, la haute direction du centre de réadaptation à l’étude a souhaité systématiser le processus d’amélioration continue de la qualité des services offerts aux usagers et à leurs proches par l’adoption des bonnes pratiques de gouvernance. Ce virage a été bien reçu par les administrateurs et les gestionnaires, résultant sur une participation active et un fort engagement aux activités de leur part. La complexité du cadre et l’absence d’implication des cliniciens dans le processus de mise en œuvre ont créé chez ces derniers une appréhension quant à l’apport de la gouvernance clinique pour la pratique clinique et le bien-être des usagers. Les cliniciens ont dénoncé l’absence d’arrimage entre la théorie et les réalités de la pratique clinique ; la grande vitesse d’implantation et une approche décisionnelle de type top-down comme des enjeux de l’institutionnalisation de la gouvernance clinique. Pour les gestionnaires, les défis ont été la mise en place des moyens de communication efficaces ; l’arrimage des mécanismes de gestion et la disponibilité des ressources humaines. Pour les administrateurs, l’enjeu principal a été l’instabilité des contextes organisationnels interne et externe qui a ralenti la mise en œuvre et freiné l’élaboration d’un processus évaluatif. Conclusion : L’institutionnalisation de la gouvernance clinique dans les établissements non hospitaliers offrant des services sociaux passe par la valorisation de ce concept comme un projet commun au bénéfice de l’usager en vue de renforcer la participation et l’engagement de tous et l’adoption d’une approche de partenariat entre les usagers, leurs proches et les autres acteurs de l’organisation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.033
metaresearch head score (Gemma)0.036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.265
Threshold uncertainty score0.527

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0330.036
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0050.008
Science and technology studies0.0100.023
Scholarly communication0.0140.008
Open science0.0020.005
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.104
GPT teacher head0.491
Teacher spread0.387 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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