Creating Sustainable Change in the Interprofessional Academic Family Practice Setting: An Appreciative Inquiry Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a global shift toward integrated care approaches in primary care. Understanding how to optimize healthcare team effectiveness is of utmost interest in Canada, where primary care reform targets the development of interprofessional teams of providers collaborating to improve patient care. This article presents findings from a longitudinal study of one primary healthcare team in transformation. A theory-based organizational change model is applied to understanding the processes of change in interprofessional healthcare teams.Methods and Findings: We report findings from two years after the implementation of an intervention to advance teamwork in one family health team in Ontario. The intervention was informed by the Appreciative Inquiry (AI) approach. Fifty hours of unstructured clinic observations and interviews were conducted. The findings revealed that a change in team practice, such as patient-centredness, and formal and informal communication opportunities, precede change in team discourse—the way that members speak and think about themselves as an integrated team.Conclusions: The evolution of teamwork in the family practice setting is a gradual, steady process that begins with important changes in the way that things are done (i.e., first-order change), and with continued support and nurturance, can eventually lead to changes in the way that members think and speak about their team (i.e., second-order change).
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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 | 0,026 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,030 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».