Interprofessional primary care in academic family medicine clinics
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the status and processes of interprofessional work environments and the implications for interprofessional education in a sample of family medicine teaching clinics. Design Focus group interviews using a purposive sampling procedure. Setting Four academic family medicine clinics in Alberta. Participants Seven family physicians, 9 registered nurses, 5 licensed practical nurses, 2 residents, 1 psychologist, 1 informatics specialist, 1 pharmacist, 1 dietitian, 1 nurse practitioner, 1 receptionist, and 1 respiratory therapist. Methods Assessment of clinic status and performance in relation to established principles of interprofessional work and education was explored using semistructured focus group interviews. Main findings Our data supported the D’Amour and Oandasan model of successful interprofessional collaborative practice in terms of the model’s main “factors” (ie, shared goals and vision, sense of belonging, governance, and the structuring of clinical care) and their constituent “elements.” It is reasonable to conclude that the extent to which these factors and elements are both present and positively oriented in academic clinic settings is an important contributory factor to the establishment of interprofessional collaborative practice in primary care. Using this model, 2 of the 4 clinics were rated as expressing substantial progress in relation to interprofessional work, while the other 2 clinics were rated as less successful on that dimension. None of the clinics was identified as having a clear and explicit focus on providing interprofessional education. Conclusion The key factor in relation to the implementation of interprofessional work in primary care appears to be the existence of clear and explicit leadership in that direction. Substantial scope exists for improvement in the organization, conduct, and promotion of interprofessional education for Canadian primary care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».