The Anatomy of Health Care Team Training and the State of Practice: A Critical Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: As the U.S. health care system enters a new era, the importance of team-based care approaches grows. How is the health care community ensuring that providers and administrators are equipped with the knowledge, skills, and attitudes (KSAs) foundational for effective teamwork? Are these KSAs transferring into daily practice? This review summarizes the present state of practice for health care team training described in published literature. Drawing from empirical investigations of training effectiveness, the authors explore training design, implementation, and evaluation to provide insight into the shape, structure, and anatomy of team training in health care. METHOD: A 2009 literature search yielded 40 peer-reviewed articles detailing health care team training evaluations. Guided by 11 focal questions, two trained raters extracted details regarding training design, implementation, evaluation metrics, and outcomes. RESULTS: Findings indicate that team training is being implemented across a wide spectrum of providers and is primarily targeting communication, situational awareness, leadership, and role clarity. Relatively few details indicate how training needs were established. Most studies collected data immediately posttraining; however, less than 30% collected data six months or more posttraining. Content analyses highlight the need for enhanced detail in published training evaluation reports. CONCLUSIONS: In many respects, health care team training implementation and evaluation align with best practices suggested from the science of training, adult learning, and human performance; however, opportunities for improvement exist. The authors suggest several mechanisms for furthering the health care team training evidence base to enhance patient safety and work environment quality for clinicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».