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Enregistrement W2027017329 · doi:10.3109/13561820.2013.781141

Exploring the nature of interprofessional collaboration and family member involvement in an intensive care context

2013· article· en· W2027017329 sur OpenAlexaff
Elise Paradis, Scott Reeves, Myles Leslie, Hanan Aboumatar, Ben Chesluk, Philip G. Clark, Molly Courtenay, Linda S. Franck, Gerri Lamb, Audrey Lyndon, Jessica Mesman, Kathleen Puntillo, Mattie Schmitt, Mary van Soeren, Bob Wachter, Merrick Zwarenstein, Michael A. Gropper, Simon Kitto

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Family MedicineWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Psychological interventionIntervention (counseling)NursingMedicineInterprofessional educationIntensive careFamily centered careMedical educationPsychologyHealth careIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about the nature of interprofessional collaboration on intensive care units (ICUs), despite its recognition as a key component of patient safety and quality improvement initiatives. This comparative ethnographic study addresses this gap in knowledge and explores the different factors that influence collaborative work in the ICU. It aims to develop an empirically grounded team diagnostic tool, and associated interventions to strengthen team-based care and patient family involvement. This iterative study is comprised of three phases: a scoping review, a multi-site ethnographic study in eight ICUs over 2 years; and the development of a diagnostic tool and associated interprofessional intervention-development. This study's multi-site design and the richness and breadth of its data maximize its potential to improve clinical outcomes through an enhanced understanding of interprofessional dynamics and how patient family members in ICU settings are best included in care processes. Our research dissemination strategy, as well as the diagnostic tool and associated educational interventions developed from this study will help transfer the study's findings to other settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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