Demands and Rewards of Working Within Multidisciplinary Teams in Pediatric Oncology: The Experiences of Canadian Health Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».