Difficulties Encountered in Collaborative Care: Logistics Trumps Desire
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study examines the development of collaborative relationships between family physicians (FPs) and Anticipatory And Preventative Team Care (APTCare) team members providing care to medically complex patients who have been identified as at-risk for negative health outcomes. METHODS: We undertook a qualitative study of a primary health care intervention in a family practice. Interviews were held with FPs and ATPCare intervention nurse practitioners (NPs) and pharmacists. Focus groups were conducted and a survey was administered to participating FPs, NPs, and pharmacists. NPs and pharmacists maintained a log recording their tasks and moments of collaboration. RESULTS: Scheduling demands rendered face-to-face collaboration difficult, leaving the team to rely on technological tools to keep in touch. Limited space meant the APTCare team had to work out of a downstairs office, limiting informal interactions with the practitioners on the main level. CONCLUSIONS: We demonstrate that the difficulties inherent in collaborative care are independent of the patient population being cared for. Regardless of the patient population and sector of health care, developing collaborative relationships and learning to work collaboratively is difficult and takes time. What many of these teams need is ongoing support and education about how to make these collaborative care practices work.
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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 | 0,020 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».