Routine and adaptive expert strategies for resolving ICT mediated communication problems in the team setting
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The use of information and communication technologies (ICTs) for supporting interprofessional communication is becoming increasingly common in health care. However, little research has explored how ICTs affect interprofessional communication, or how novices are trained to be effective interprofessional ICT users. This study explores the interprofessional communication strategies of nurses and doctors (trainees and experts) when their communications were mediated by a specific ICT: an electronic patient record (EPR). METHODS: A total of 72 doctors and nurses participated in this 8-month study on a paediatric in-patient ward. Eighty hours of non-participant observations and 20 semi-structured interviews were conducted. All data were rendered anonymous prior to analysis. Using a constructivist grounded theory approach, one researcher read and analysed all data recursively. As emergent themes were identified, exemplary portions of the data were discussed with three additional researchers to resolve discrepancies and confirm the coding structure. Expertise literatures informed the final analyses. RESULTS: Three interprofessional communication strategies were identified: (i) all participants routinely formulated 'workarounds' to circumvent problematic EPR-mediated communications; (ii) workarounds were classifiable as instances of Abandoning, Forcing or Submitting to the EPR, and (iii) novices learned workaround strategies through an informal curriculum, but they did not learn to manage the interprofessional effects of these workarounds. CONCLUSIONS: Trainees relied on workarounds as simplified routines, demonstrating routine expertise. Staff members, demonstrating adaptive expertise, used workarounds as part of a broader network of people and communication tools. Explicit training regarding this network and the ways in which workarounds conceal this network may help trainees develop adaptive expertise.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».