Notice bibliographique
Résumé
An effective interprofessional medical team can efficiently coordinate health care providers to achieve the collective outcome of improving each patient's health. To determine how current teams function, four groups of business students independently observed interprofessional work rounds on four different internal medicine services in a typical academic hospital and also interviewed the participants. In all instances, caregivers had formed working groups rather than working teams. Participants consistently exhibited parallel interdependence (individuals working alone and assuming their work would be coordinated with other caregivers) rather than reciprocal interdependence (individuals working together to actively coordinate patient care), the hallmark of effective teams. With one exception, the organization was hierarchical, with the senior attending physician possessing the authority. The interns exclusively communicated with the attending physician in one-on-one conversations that excluded all other members of the team. Although nurses and pharmacists were often present, they never contributed their ideas and rarely spoke.The authors draw on these observations to form recommendations for enhancing interprofessional rounding teams. These are to include the bedside nurse, pharmacist, and case manager as team members, begin with a formal team launch that encourages active participation by all team members, use succinct communication protocols, conduct work rounds in a quiet, distraction-free environment, have teams remain together for longer durations, and receive teamwork training and periodic coaching. High-performing businesses have effectively used teams for decades to achieve their goals, and health care professionals should follow this example.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».