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Enregistrement W2125577910 · doi:10.1177/1077558706287003

What Do We Know about Health Care Team Effectiveness? A Review of the Literature

2006· review· en· W2125577910 sur OpenAlexaff
Louise Lemieux‐Charles, Wendy McGuire

Notice bibliographique

RevueMedical Care Research and Review · 2006
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeam effectivenessTeam compositionPsychologyHealth careContext (archaeology)Cohesion (chemistry)Intervention (counseling)Group cohesivenessDiversity (politics)Psychological safetyNursingApplied psychologyKnowledge managementMedicineSocial psychologyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review of health care team effectiveness literature from 1985 to 2004 distinguishes among intervention studies that compare team with usual (nonteam) care; intervention studies that examine the impact of team redesign on team effectiveness; and field studies that explore relationships between team context, structure, processes, and outcomes. The authors use an Integrated Team Effectiveness Model (ITEM) to summarize research findings and to identify gaps in the literature. Their analysis suggests that the type and diversity of clinical expertise involved in team decision making largely accounts for improvements in patient care and organizational effectiveness. Collaboration, conflict resolution, participation, and cohesion are most likely to influence staff satisfaction and perceived team effectiveness. The studies examined here underscore the importance of considering the contexts in which teams are embedded. The ITEM provides a useful framework for conceptualizing relationships between multiple dimensions of team context, structure, processes, and outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,524 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations844
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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