Collaboration between pharmacists, physicians and nurse practitioners: A qualitative investigation of working relationships in the inpatient medical setting
Notice bibliographique
Résumé
While collaborative, team-based care has the potential to improve medication use and reduce adverse drug events and cost, less attention is paid to understanding the processes of well functioning teams. This paper presents the findings from key informant interviews and reflective journaling from pharmacists, physicians and nurse practitioners participating in a multicentre, controlled clinical trial of team-based pharmacist care in hospitalized medical patients. A phenomenological approach guided the data analysis and content analysis was the primary tool for unitizing, categorizing and identifying emerging themes. Pharmacists experienced highs (developing trusting relationships and making positive contributions to patient care) and lows (struggling with documentation and workload) during integration into the medical care team. From the perspective of the participating pharmacists, nurse practitioners and physicians, the integration of pharmacists into the teams was felt to have facilitated positive patient outcomes by improving team drug-therapy decision-making, continuity of care and patient safety. Additionally, the study increased the awareness of all team members' potential roles so that pharmacists, nurses and physicians could play a part in and benefit from working together as a team. Focussed attention on how practice is structured, team process and ongoing support would enable successful implementation of team-based care in a larger context. (ClinicalTrials.gov number, NCT00351676).
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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 | 0,027 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».