Interprofessional Collaboration in Ontario’s Family Health Teams: A Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Ontario, 200 interprofessional Family Health Teams (FHTs) have been established since 2005 to improve primary healthcare access, patient outcomes, and costs. High levels of interprofessional collaboration are important for team success; however, effective team functioning is difficult to achieve. FHTs are in their infancy, and little is known about the determinants that have influenced the quality of team collaboration or the outcomes that FHTs have achieved. The objective of this article is to examine current knowledge regarding FHT team functioning.Methods and Findings: A search of the literature resulted in eleven articles for final analysis, which were primarily qualitative in nature. A narrative synthesis of study findings was completed. A number of common challenges to interprofessional collaboration were identified. Nevertheless, patients and providers described improved healthcare access, greater satisfaction, and enhanced quality of healthcare using a FHT approach. Collaboration was fostered by effective leadership, communication, outcome evaluation, and training for both professionals and patients alike.Conclusions: Ontario FHTs have generated improvements in healthcare access and outcomes. Collaborative team functioning, while present, has not reached its full potential. Supportive public policy, education for patients and providers, and evaluation research is needed to advance FHT functioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».