Impact of Trust and Technology on Interprofessional Collaboration in Healthcare Settings
Notice bibliographique
Résumé
The increases in complexity of patient care, healthcare costs, and technological advancements shifted the healthcare delivery to interprofessional collaborative care. The study aims for identifying the factors influencing the quality of team collaboration. The study examines the impact of trust and technology orientation on collaboration with the mediating effects of communication, coordination and cooperation. A questionnaire survey was conducted to gather data from healthcare professionals (N=216). Statistical analysis conducted for this study include correlations, factor analysis with reliability and validity tests and Partial Least Squares (PLS) method. The results of the study validate that (i) collaboration has positive and significant relationship with coordination, and cooperation; (ii) trust has positive and significant relationship with communication, coordination, and cooperation; and (iii) technology orientation has positive and significant relationship with cooperation but not with communication and coordination. The research and managerial implications of these factors are given in discussion. As with most empirical studies, the subjectivity of the opinion of respondents present some limitations to generalization. Other limitations include the lack of availability and use of standard measures for various constructs in the research model. The results can be used by healthcare professionals and managers to advance their understanding on the impact of trust and technology on collaboration mediating communication, coordination and cooperation practices. The significant value of this study is the identification of the factors influencing the quality of team collaboration in healthcare industry.
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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 | 0,010 | 0,056 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».