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Enregistrement W2139131488 · doi:10.46743/2160-3715/2014.1235

Demands and Rewards of Working Within Multidisciplinary Teams in Pediatric Oncology: The Experiences of Canadian Health Care Providers

2014· article· en· W2139131488 sur OpenAlexafffundabout
Sonia Gulati, David Dix, Anne F. Klassen

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesPediatric Oncology Group of Ontario
Mots-clésMultidisciplinary approachHealth careThematic analysisNursingInterpersonal communicationPsychologyPsychological interventionQualitative researchMedical educationMedicineSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric oncology care in Canada is delivered by multidisciplinary teams consisting of healthcare providers with different areas of expertise. Limited information is available on how the multidisciplinary team influences jobrelated rewards, demands, and stress in pediatric oncology. A qualitative approach was adopted to learn about healthcare providers’ experiences of working within a multidisciplinary team in pediatric oncology. Qualitative interviews were conducted with 33 healthcare providers (13 oncologists, 9 nurses, 5 social workers, and 6 child-life specialists) from four pediatric oncology centres. Topics explored included: demands and rewards associated with how the multidisciplinary team worked; description of one’s area of expertise; and healthcare provider’s responsibilities. Thematic analysis was used to identify sources of demands and rewards of working in a multidisciplinary team. Healthcare providers described rewards of working within a multidisciplinary team in three areas: sharing expertise and collaboration; giving and receiving social and emotional support; and being valued by and valuing team members. Healthcare providers discussed demands of working within a multidisciplinary team in four areas: interpersonal and communication tensions; conflicting views about providing care; role confusion, overlap and being undervalued; and hospital environment. These findings may inform interventions that alleviate healthcare provider stress and promote strategies that lead to greater job satisfaction.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,362 · 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.

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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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