Interprofessional Care: Patient Experience Stories
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional care (IPC) has been discussed in the literature as having the ability to lower health care expenditures, decrease wait times, enhance patient health outcomes and increase healthcare provider (HCP) satisfaction with care-delivery. To date, limited research has been conducted on patients’ experiences of receiving IPC. Using Connelly and Clandinin’s Narrative Inquiry qualitative research approach, three participants were invited to engage in a modified version of Schwind’s Narrative Reflective Process, a creative self-expression tool that utilizes storytelling, metaphor selection, drawing, creative writing and reflective dialogue. Participants shared their stories, and selected and drew metaphors that best represent for them their experiences of receiving IPC. They were also asked whether or not they believe person-centered care was delivered to them. Collected stories were analyzed as per the three common places of Narrative Inquiry: temporality, sociality and place, as well as the three levels of justification: personal, practical and social. Told stories were examined through the theoretical lens of the National Canadian Interprofessional Competency Framework. Three narrative threads emerged within this study: communication, interprofessional team composition, and patient within interprofessional team. The findings appear helpful to inform educators, HCP, policy makers, and researchers, as they strive to enhance person-centered interprofessional care practice. For patients, a clear opportunity for their voices to be heard has been outlined.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| 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 | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».