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Enregistrement W2488363735 · doi:10.1186/s12875-016-0492-1

‘Gearing Up’ to improve interprofessional collaboration in primary care: a systematic review and conceptual framework

2016· review· en· W2488363735 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésMedicinePrimary carePrimary health careConceptual modelNursingConceptual frameworkFamily medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interprofessional Primary Care Teams (IPCTs) have been shown to benefit health systems and patients, particularly those patients with complex care needs. The literature suggests a wide range of factors that may influence collaboration in IPCTs, however the evidence base is unclear for many of these factors. To target improvement efforts, we identify studies that demonstrate an association between suggested factors and collaborative processes in IPCTs. METHODS: A systematic review of 25 years of peer-review literature was conducted to identify studies that test associations between policy, organizational, care team and individual factors, and collaboration in IPCTs. We searched Medline, ProQuest subject, ProQuest abstract, CINAHL, HealthSTAR, and Embase electronic databases between January 1990 to June 2015 and hand-searched reference lists of identified articles. RESULTS: The electronic searches identified 1421 articles, nine of which met inclusion criteria. Eighteen factors were significantly associated with collaboration in at least one article. We present the findings within a proposed conceptual model of interrelated 'gears'. The model offers a taxonomy of factors that policy makers (macro gear), organizational managers (meso gear), care teams (micro gear) and health professionals (individual gear) can adjust to improve interprofessional collaboration in IPC teams. Thirteen of the eighteen identified factors were within the micro gear, or team level of decision-making. These pertained to formal processes such as quality audits and group problem-solving; social processes such as open communication and supportive colleagues; team attitudes such as feeling part of the team; and team structure such as team size and having a collaboration champion or facilitator. Fewer policy (eg governance), organizational (eg information systems, organizational culture) or individual (eg belief in interprofessional collaboration care and personal flexibility) level factors were identified. CONCLUSIONS: The findings suggest that individual IPCTs have opportunities to improve collaboration regardless of the organizational or policy context within which they operate. Evidence supports the importance of having a team vision and shared goals, formal quality processes, information systems, and professionals feeling part of the team. Few studies assessed associations between collaboration and macro and meso factors, or between factors across levels, which are priorities for future research.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,427 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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