Communication, Respect, and Leadership: Interprofessional Collaboration in Hospitals of Rural Ontario
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Health care professionals are expected to work collaboratively across diverse settings. In rural hospitals, these professionals face different challenges from their urban colleagues; however, little is known about interprofessional practice in these settings. METHODS: Eleven health care professionals from 2 rural interprofessional teams were interviewed about collaborative practice. The data were analyzed using a constant comparative method. RESULTS: Common themes included communication, respect, leadership, benefits of interprofessional teams, and the assets and challenges of working in small or rural hospitals. Differences between the cases were apparent in how the members conceptualized their teams, models of which were then compared with an "Ideal Interprofessional Team". CONCLUSIONS: These results suggest that many experienced health care professionals function well in interprofessional teams; yet, they did not likely receive much education about interprofessional practice in their training. Providing interprofessional education to new practitioners may help them to establish this approach early in their careers and build on it with additional experience. Finally, these findings can be applied to address concerns that have arisen from other reports by exploring innovative ways to attract health professionals to communities in rural, remote, and northern areas, as there is a constant need for dietitians and other health care professionals in these practice settings.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».