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Enregistrement W2086183619 · doi:10.4018/ijec.2015040102

Factors Enabling Communication-Based Collaboration in Interprofessional Healthcare Practice

2015· article· en· W2086183619 sur OpenAlex
Ramaraj Palanisamy, Jacques Verville

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of e-Collaboration · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careQualitative researchPsychologyKnowledge managementHealth professionalsDisciplineWork (physics)Medical educationTeamworkHealthcare deliveryNursingMedicineComputer scienceSociologyEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The healthcare system has moved from autonomous practice to a cross-disciplinary interprofessional team-based approach in which communication for collaborative care is vital. Ineffective communication contributes to the team's inability to work collaboratively and significantly increases the possibilities of mistakes occurring in the delivery of patient care. So, effective communication for collaborative care becomes necessary for ensuring patient safety. This paper aims to advance our understandings of current communication-based collaborative healthcare practices. Specifically, it explores the factors enabling communication-based inter-professional practice. A qualitative study was selected for obtaining real life experiences of healthcare professionals. Twenty-five participants participated in the study, and the descriptive interview method was used to obtain qualitative data. The enabling factors were grouped into five main themes: communication, coordination, cooperation, trust, and collaboration. Quotes from the participants are presented to augment the interpretation and enhanced description of the enabling factors. Managerial implications, areas for future research, and limitations are given besides the conclusions of the study.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,435 · 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