Performance feedback: An exploratory study to examine the acceptability and impact for interdisciplinary primary care teams
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This mixed methods study was designed to explore the acceptability and impact of feedback of team performance data to primary care interdisciplinary teams. METHODS: Seven interdisciplinary teams were offered a one-hour, facilitated performance feedback session presenting data from a comprehensive, previously-conducted evaluation, selecting highlights such as performance on chronic disease management, access, patient satisfaction and team function. RESULTS: Several recurrent themes emerged from participants' surveys and two rounds of interviews within three months of the feedback session. Team performance measurement and feedback was welcomed across teams and disciplines. This feedback could build the team, the culture, and the capacity for quality improvement. However, existing performance indicators do not equally reflect the role of different disciplines within an interdisciplinary team. Finally, the effect of team performance feedback on intentions to improve performance was hindered by a poor understanding of how the team could use the data. CONCLUSIONS: The findings further our understanding of how performance feedback may engage interdisciplinary team members in improving the quality of primary care and the unique challenges specific to these settings. There is a need to develop a shared sense of responsibility and agenda for quality improvement. Therefore, more efforts to develop flexible and interactive performance-reporting structures (that better reflect contributions from all team members) in which teams could specify the information and audience may assist in promoting quality improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».