Harmonious Healthcare Teams: What Healthcare Professionals Can and Cannot Learn from Chamber Musicians
Notice bibliographique
Résumé
Background: As healthcare becomes increasingly team based, we need new ways of educating trainees to be collaborative team members. One approach is to look to other professions that have developed highly effective ways of collaborating. Doctors have already turned to musicians for specific lessons; however, as of yet, there has been little empirical study of the ways that musicians interact in ensembles, or analysis of how this might provide insights for healthcare. Our hypothesis is that healthcare teams might learn from understanding collaborative practices of chamber musicians.Methods and Findings: We undertook an exploratory study of professional musicians playing in non-conducted ensembles. We used semi-structured interviews to explore factors the musicians considered important for effective group function. The interviews were transcribed and coded thematically. We identified three prominent themes that have relevance for healthcare teams.Conclusions: The highly individual nature of each musical group’s identity suggests that a focus on generic interprofessional education skills development may be insufficient. Furthermore, musicians’ understanding of the fundamental role of non-melodic parts provides the possibility of more nuanced leadership models. Finally, essential differences between musicians’ interactions in rehearsals and performances highlight the importance of varied forms of group interactions.
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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 | 0,018 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,024 |
| Communication savante | 0,016 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».