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Enregistrement W2132542620 · doi:10.1080/13561820802338579

Role understanding and effective communication as core competencies for collaborative practice

2009· article· en· W2132542620 sur OpenAlexaffabout
Esther Suter, Julia Arndt, Nancy Arthur, John Parboosingh, Elizabeth Taylor, Siegrid Deutschlander

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryAlberta Health ServicesSouth Health Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYCore competencyMedical educationSet (abstract data type)Health careFront linePsychologyNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to work with professionals from other disciplines to deliver collaborative, patient-centred care is considered a critical element of professional practice requiring a specific set of competencies. However, a generally accepted framework for collaborative competencies is missing, which makes consistent preparation of students and staff challenging. Some authors have argued that there is a lack of conceptual clarity of the "active ingredients" of collaboration relating to quality of care and patient outcomes, which may be at the root of the competencies issue. As part of a large Health Canada funded study focused on interprofessional education and collaborative practice, our goal was to understand the competencies for collaborative practice that are considered most relevant by health professionals working at the front line. Interview participants comprised 60 health care providers from various disciplines. Understanding and appreciating professional roles and responsibilities and communicating effectively emerged as the two perceived core competencies for patient-centred collaborative practice. For both competencies there is evidence of a link to positive patient and provider outcomes. We suggest that these two competencies should be the primary focus of student and staff education aimed at increasing collaborative practice skills.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,422 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations702
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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