Interactions entre les professionnels d'une équipe de soins intensifs : les déterminants influençant la collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Le travail d’équipe et la collaboration interprofessionnelle aux soins intensifs sont essentiels pour prodiguer des soins de qualité aux patients et pour leur sécurité. Cependant, les multiples interactions que nécessite une collaboration dans un contexte de soins aigus sont susceptibles de causer des tensions, des conflits et un travail inefficace dans l’équipe. Les déterminants de cette collaboration en soins intensifs ne sont pas encore bien identifiés. L'objectif de cette recherche est d'identifier et d'évaluer l’importance relative des déterminants susceptibles d’influencer la collaboration interprofessionnelle dans une équipe de soins intensifs. Un questionnaire évaluant ces déterminants a été élaboré et rempli par des professionnels de la santé travaillant dans quatre unités de soins intensifs d’un hôpital universitaire de Montréal. Un total de 312 professionnels, dont 46 médecins, 187 infirmières et 62 inhalothérapeutes, ont rempli le questionnaire. Des modèles d'analyses de régression multiple par hiérarchisation ont permis de déterminer que la « clarté du travail et des processus » , la « confiance et le respect » , mais tout particulièrement la « participation aux décisions » sont des déterminants statistiquement significatifs pour prédire la collaboration dans une équipe de soins intensifs. Une analyse de sous-groupe suggère des différences entre les médecins et les infirmières sur la perception de ces déterminants. Ces résultats apportent de nouveaux éléments dans la compréhension de la pratique de la collaboration et du travail d’équipe dans une équipe de soins intensifs, en précisant mieux ses déterminants. Sur le plan pratique, cela implique qu'il faille : i) favoriser un développement de la compétence de « collaboration » des professionnels travaillant dans le milieu des soins intensifs ; ii) cibler l’apprentissage auprès de ces professionnels en tenant compte des déterminants de la collaboration identifiés dans la présente étude.
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 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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».