Collaborative Inter-relational Healthcare Research: A Conceptual Framework Informed by a Qualitative Enquiry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Interprofessional education is an important precursor to developing collaborative interprofessional healthcare teams. Both have been studied extensively. Less is known about factors contributing to successful interprofessional research. This study examined the perspectives of members of an interprofessional healthcare research team regarding their involvement as research team members.Methods & Findings: Phase 1: Semi-structured one-on-one interviews were conducted with research team members. Interviews were audiotaped and transcribed verbatim. Each transcript was analyzed using a comparative contrast approach. Concepts emerging from the data were categorized broadly under the following themes: raison d’être, key elements of an interprofessional research team, communication, unavoidable logistics, and what is the value? Phase 2: Upon completion of the analysis, a preliminary conceptual framework for conducting interprofessional healthcare research was proposed and presented to the research team. Phase 3: A validation process was undertaken to further define the framework.Conclusions: Key components of the conceptual framework included values (trust, respect for each other, and common interest[s]) and structural prerequisites (expertise in the topic area, funding, team leadership time, associated workload, organized and co-ordinated management, and forums for multi-modal communication).
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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 | 0,084 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,028 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».