Notice bibliographique
Résumé
Improved health care collaboration has been cited as a key strategy for health care reform.1,2 Collaboration in health care has been shown to improve patient outcomes such as reducing preventable adverse drug reactions,3,4 decreasing morbidity and mortality rates5,6 and optimizing medication dosages.7 Teamwork has also been shown to provide benefits to health care providers, including reducing extra work4 and increasing job satisfaction.8 As a fourth-year pharmacy student at the University of Saskatchewan (BB), I have noticed this shift becoming increasingly evident in our education, with the incorporation of interprofessional-based learning activities and relocation to a recently built health sciences building. Having played competitive hockey for about 15 years, I have been on both highly successful teams that went on to win championships, as well as teams that were unable to function effectively. What was it about these teams that contributed to our successes or failures? Moreover, can these lessons be extrapolated to health care teams? Characteristics have been identified in both sports and health care that may influence team success.2,9 Examples include accountability, communication, leadership, discipline, coordination, having a clear purpose and having a strategy in place. While a cooking recipe may consist of many ingredients (some perhaps to add flavour; others for consistency), a few ingredients will always remain essential. Reflecting on my experiences as an athlete and as a pharmacy student, 5 key ingredients seem necessary for success in a collaborative team (Table 1). Table 1 Five essential ingredients for team success
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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 | 0,031 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».