Mechanisms for communicating within primary health care teams.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the types of communication used within primary health care teams (PHCTs), with a particular focus on the mechanisms teams use to promote optimal clinical and administrative information sharing. DESIGN: A descriptive qualitative study. SETTING: Primary health care teams in Ontario between August 2004 and October 2005. PARTICIPANTS: Purposive sampling was used to recruit 121 members from 16 PHCTs reflecting a range of health care professionals, including family physicians, nurse practitioners, nurses, pharmacists, dietitians, social workers, office managers, health promoters, and receptionists. METHODS: Individual in-depth interviews were conducted. An iterative analysis process was used to examine the verbatim transcripts created from the interviews. Techniques of immersion and crystallization were used in the analysis. MAIN FINDINGS: Analysis of the data revealed that communication occurs through formal and informal means. Formal communication included regular team meetings with agendas and meeting minutes, memorandums, computer-assisted communication, and communication logs. Informal communication methods were open and opportunistic, reflecting the traditional hallway consultation. For patient care issues, face-to-face communication was preferred. Team member attributes facilitating communication included approachability, availability, and proximity. Finally, funding issues could be an impediment to optimal communication. CONCLUSION: Primary health care is experiencing demands for enhanced and efficient communication that optimizes team functioning and patient care. This study describes formal and informal mechanisms of communication currently used by PHCTs. Attributes that facilitate team communication, such as approachability, availability, and proximity of team members, were highlighted. New funding arrangements might alleviate concerns about remuneration for attendance at meetings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».