Grassroots inter-professional networks: the case of organizing care for older cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper of inter-professional networks is to analyze the evolution of relationships between professional groups enacting new forms of collaboration to address clinical imperatives. Design/methodology/approach This paper uses a case study based on semi-structured interviews with physicians and nurses, document analysis and informal discussions. Findings This study documents how two inter-professional networks were developed through professional agency. The findings show that the means by which networks are developed influence the form of collaboration therein. One of the networks developed from day-to-day, immediately relevant, exchange, for patient care. The other one developed from more formal and infrequent research and training exchanges that were seen as less decisive in facilitating patient care. The latter resulted in a loosely knit network based on a small number of ad hoc referrals while the other resulted in a tightly knit network based on frequent referrals and advice seeking. Practical implications Developing inter-professional networks likely require a sustained phase of interpersonal contacts characterized by persuasion, knowledge sharing, skill demonstration and trust building from less powerful professional groups to obtain buy-in from more powerful professional groups. The nature of the collaboration in any resulting network depends largely on the nature of these initial contacts. Originality/value The literature on inter-professional healthcare networks focusses on mandated networks such as NHS managed care networks. There is a lack of research on inter-professional networks that emerged from the bottom up at the initiative of healthcare professionals in response to clinical imperatives. This study looks at some forms of collaboration that these "grass-root" initiatives engender and how they are consolidated.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».