Factors Affecting Interprofessional Collaboration when Communicating through the use of Information and Communication Technologies: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Information and communication technologies (ICTs) are increasingly being used internationally as a cost-effective and efficient way to provide care for patients in rural and remote settings, often referred to as telemedicine. There have been various studies that have examined the effectiveness of telemedicine implementation on patient outcomes, and the factors that enable successful telemedicine program implementation. The purpose of this narrative literature review was to explore a different side of the issue, with the objective to examine the factors that affect interprofessional collaboration when communicating through the use of ICTs in telemedicine settings. Methods and Findings A total of 56 papers were included in this review. Using a narrative review design, analysis of the papers revealed several factors that act as facilitators and barriers to interprofessional collaboration when communicating through the use of ICTs. Facilitators included training and planning; ICT system supports; establishing good rapport and communication patterns; patient-centredness; willingness to adapt to and accept the technology; and key individuals providing leadership and administrative support. Barriers included technical issues; coordination and organizational challenges; and problematic relationships. Conclusions From the facilitators and barriers, recommendations have been compiled for stakeholders involved in telemedicine initiatives to consider on how to support interprofessional collaboration in telemedicine.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».