Assessment of Interprofessional Team Collaboration Scale (AITCS): Development and Testing of the Instrument
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many health professionals believe they practice collaboratively. Providing insight into their actual level of collaboration requires a means to assess practice within health settings. This chapter reports on the development, testing, and refinement process for the Assessment of Interprofessional Team Collaboration Scale (AITCS). There is a paucity of literature and measurement tools addressing interprofessional collaborative team performance and the nature of effective teamwork processes and patient roles within collaborative teams. These gaps limit our knowledge about how health care teams form and function. Instruments are therefore needed to assess collaborative relationships. METHODS: The AITCS, with its 47 items within 4 subscales (partnership, cooperation, coordination, and shared decision making) and assessed on a 5-point Likert scale, was administered to a total of 125 practitioners from 7 health care teams practicing within a variety of settings, in 2 provinces in Canada. RESULTS: Principal components and factor analysis of data resulted in 37 items loading onto 3 factors, explaining 61.02% of the variance. The internal consistency estimates for reliability of each subscale ranged from 0.80 to 0.97, with an overall reliability of 0.98. Thus, the AITCS is a reliable and valid instrument. DISCUSSION: The psychometric analysis of this instrument supports its value in measuring collaboration within teams and when patients are included as team members. The AITCS can be applied to continuing professional education interventions to determine change over time. It has limitations to the Canadian context and within the settings where participants practiced. Further test and retest reliability and longitudinal study application is needed.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».