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Enregistrement W2118237592 · doi:10.12927/hcpap.2013.18669

Effective Teamwork in Healthcare: Research and Reality

2007· article· en· W2118237592 sur OpenAlexafffundvenueabout
Dave Clements, Mylène Dault, Alicia Priest

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Organismes subventionnairesCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésTeamworkHealth careContext (archaeology)Expert opinionPublic relationsAsset (computer security)LiabilityBusinessKnowledge managementEngineering ethicsPolitical scienceMedicineEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Issues affecting health workplaces range from serious concerns that could affect the immediate physical safety of workers to those that would improve productivity and efficiency, or make an organization a preferred employer. Employers and workers might consider effective teamwork an asset, but for patients it is a prerequisite. This paper reviews the evidence for effective teamwork, primarily that gathered by a research team funded by the Canadian Health Services Research Foundation (CHSRF). We also review the expert opinion provided by a group of 25 researchers and decision makers convened by CHSRF in late 2005 at a forum for discussion about issues related to effective teamwork. Included in the retreat were representatives from professional organizations and occupations as well as areas such as legal liability. Taken together, the research and expert opinion provide a comprehensive overview of the benefits of effective teamwork and the conditions needed for its implementation. In addition, we review policy and management perspectives on the most significant challenges to the implementation of effective teamwork in the Canadian context, and potential opportunities to overcome these obstacles.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,225
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,301 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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