THE INFLUENCE OF TEAMWORK ON HEALTHCARE WORKERS’ JOB SATISFACTION AND DESIRE TO PROVIDE QUALITY CARE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective teamwork is widely regarded as a means of delivering safe, effective, and patient-centered care and improving patient outcomes, especially when it involves caring for populations with complex health challenges, such as the frail older adults, who often live in long term care institutions. Objective: This aim of this study was to examine how healthcare workers working with older adults perceived teamwork and how teamwork affected care delivery and job satisfaction. Method: Focused ethnographic methods were used to collect data in two residential care settings. Interviews were conducted with 22 healthcare providers who worked in a variety of roles. Results: Characteristics of effective teamwork were: respect, listening, trust, and common goals. Barriers/facilitators of teamwork were: communication, commitment to the work, and familiarity. Perceptions about who was considered a team member varied with narrower views about team membership among healthcare workers providing direct care to older adults. There were expectations that leadership should create an environment that supports teamwork. Moreover, little things like scheduling, role clarification, and working with someone you knew impacted on teamwork experiences. Conclusions: Healthcare workers identified that effective teamwork increased their job satisfaction and commitment to provide better care to older adults; yet, perceptions about who was on the team varied. More research is required to understand how to expand healthcare workers’ perceptions about who they can include as part of the team and how leadership can foster teamwork.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».