Innovation in Healthcare Team Feedback
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare delivery is evolving from individual, autonomous practice to collaborative team practice. However, barriers such as professional autonomy, time constraints and the perception of error as failure preclude learning behaviours that can facilitate organizational learning and improvement. Although experimentation, engaging in questions and feedback, discussing errors and reflecting on results can facilitate learning and promote effective performance, the cultural barriers within healthcare can prevent or inhibit this type of behaviour among teams. At the University Health Network's Centre for Innovation in Complex Care, we realize the need for a tool that facilitates learning behaviour and is sensitive to the risk-averse nature of the clinical environment. The vehicle for the Team Feedback Tool is a web-based application called Rypple (www.rypple.com), which allows team members to provide anonymous, rapid-fire feedback on team processes and performance. Rypple facilitates communication, elicits feedback and provokes discussion. The process enables follow-up face-to-face team discussions and encourages teams to create actionable solutions for incremental changes to enhance team health and performance. The Team Feedback Tool was implemented and piloted in general internal medicine at the University Health Network's Toronto General Hospital from early May 2009 to July 2009 to address the issues of teamwork and learning behaviour in the clinical environment. This article explores the opportunities and barriers associated with the implementation of the Team Feedback Tool.
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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 | 0,074 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».