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Enregistrement W2593724628 · doi:10.1111/jan.13290

Intentional partnering: a grounded theory study on developing effective partnerships among nurse and physician managers as they co‐lead in an evolving healthcare system

2017· article· en· W2593724628 sur OpenAlexafffundabout
Christina Clausen, Mélanie Lavoie‐Tremblay, Margaret Purden, Lise Lamothe, Hélène Ezer, Lynne McVey

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensJewish General HospitalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Nurses FoundationFaculty of Medicine, McGill University
Mots-clésGrounded theoryDyadTheoretical samplingHealth careNursingSafeguardingWork (physics)Data collectionPsychologyProcess (computing)MedicineQualitative researchSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The aim of this study was to describe the process of how nurse and physician managers in formalized dyads work together to address clinical management issues in the surgical division of one hospital setting. BACKGROUND: Nurse and physician managers are uniquely positioned to co-lead and transform healthcare delivery. However, little is known about how this management dyad functions in the healthcare setting. DESIGN: A constructivist grounded theory approach was used to investigate the process of how nurse and physician managers work together in formalized dyads in an urban Canadian university affiliated teaching hospital. METHODS: Data collection occurred from September 2013-August 2014. Data included participant observation (n = 142 hours) and intensive interviews (n = 36) with nurse-physician manager dyads (12 nurses, 9 physicians) collected in a surgical department. Theoretical sampling was used to elaborate on properties of emerging concepts and categories. RESULTS/FINDINGS: A substantive theory on 'intentional partnering' was generated. Nurses' and physicians' professional agendas, which included their interests and purposes for working with each other served as the starting point of 'intentional partnering'. The theory explains how nurse and physician managers align their professional agendas through the processes of 'accepting mutual necessity', 'daring to risk (together)' and 'constructing a shared responsibility'. Being credible, earning trust and safeguarding respect were fundamental to communicating effectively. CONCLUSION: Intentional partnering elucidates the relational components of working together and the strategizing that occurs as each partner deliberates on what he or she is willing to accept, risk and put into place to reap the benefits of collaborating.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0100,019
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,428 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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