‘We’ not ‘I’: health advocacy is a team sport
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Health advocacy, although recognised as a professional responsibility, is often seen as overwhelming, perhaps because it is framed conceptually as an activity that each physician should undertake alone rather than as a collaborative process. In the context of a study exploring how effective physician health advocates conceptualise their roles and their activities related to health advocacy, we uncovered data that speak directly of the issue of whether the activities of health advocates are enacted as individual or collective pursuits. METHODS: We interviewed ten physicians, identified by others as effective health advocates, regarding their advocacy activities. We collected and analysed data in an iterative process, informed by constructivist grounded theory, continuously refining the interview framework and examining evolving themes. The final coding scheme was applied to all transcripts. RESULTS: Health advocacy was viewed by these physicians as a collective activity. This collective construction of advocacy presented in three ways: (i) as teamwork by interprofessional teams of individuals with clearly defined roles and functional, task-oriented goals; (ii) as a process involving networks of resources or people that can be accessed for both support and reinforcement, and (iii) as a process involving collaborative think-tanks in which members contribute different perspectives to enact collective problem solving at a conceptual level. CONCLUSIONS: Effective health advocates do not conceptualise themselves as stand-alone experts who must do everything themselves. Their collective approach makes it possible for these physicians to incorporate health advocacy into their clinical practice. However, although conceptualising health advocacy as a collective activity may make it less daunting, this way of understanding health advocacy is not compatible with current formal descriptions of the associated competencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».