Self-reported teamwork in family health team practices in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the organizational predictors of higher scores on team climate measures as an indicator of the functioning of a family health team (FHT). Design Cross-sectional study using a mailed survey. Setting Family health teams in Ontario. Participants Twenty-one of 144 consecutively approached FHTs; 628 team members were surveyed. Main outcome measures Scores on the team climate inventory, which assessed organizational culture type (group, developmental, rational, or hierarchical); leadership perceptions; and organizational factors, such as use of electronic medical records (EMRs), team composition, governance of the FHT, location, meetings, and time since FHT initiation. All analyses were adjusted for clustering of respondents within the FHT using a mixed random-intercepts model. Results The response rate was 65.8% (413 of 628); 2 were excluded from analysis, for a total of 411 participants. At the time of survey completion, there was a median of 4 physicians, 11 other health professionals, and 4 management and clerical staff per FHT. The average team climate score was 3.8 out of a possible 5. In multivariable regression analysis, leadership score, group and developmental culture types, and use of more EMR capabilities were associated with higher team climate scores. Other organizational factors, such as number of sites and size of group, were not associated with the team climate score. Conclusion Culture, leadership, and EMR functionality, rather than organizational composition of the teams (eg, number of professionals on staff, practice size), were the most important factors in predicting climate in primary care teams.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».