Exploring interprofessional collaboration during the integration of diabetes teams into primary care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Specialised diabetes teams, specifically certified nurse and dietitian diabetes educator teams, are being integrated part-time into primary care to provide better care and support for Canadians living with diabetes. This practice model is being implemented throughout Canada in an effort to increase patient access to diabetes education, self-management training, and support. Interprofessional collaboration can have positive effects on both health processes and patient health outcomes, but few studies have explored how health professionals are introduced to and transition into this kind of interprofessional work. METHOD: Data from 18 interviews with diabetes educators, 16 primary care physicians, 23 educators' reflective journals, and 10 quarterly debriefing sessions were coded and analysed using a directed content analysis approach, facilitated by NVIVO software. RESULTS: Four major themes emerged related to challenges faced, strategies adopted, and benefits observed during this transition into interprofessional collaboration between diabetes educators and primary care physicians: (a) negotiating space, place, and role; (b) fostering working relationships; (c) performing collectively; and (d) enhancing knowledge exchange. CONCLUSIONS: Our findings provide insight into how healthcare professionals who have not traditionally worked together in primary care are collaborating to integrate health services essential for diabetes management. Based on the experiences and personal reflections of participants, establishing new ways of working requires negotiating space and place to practice, role clarification, and frequent and effective modes of formal and informal communication to nurture the development of trust and mutual respect, which are vital to success.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle