La collaboration interprofessionnelle lors de la prise en charge d’un polytraumatisé aux urgences : une revue de la littérature
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : la collaboration interprofessionnelle (CIP) en contexte de traumatologie demeure un défi pour les professionnels de la santé qui doivent réagir avec rapidité et établir des priorités d’intervention selon les standards de pratique en traumatologie. Méthode : une revue de la littérature a été conduite en explorant les banques de données CINAHL, Scopus, Web of Science et Pubmed en lien avec la traumatologie et la CIP afin de, principalement, faire l’état des connaissances relatives à la CIP en contexte de traumatologie. Résultats : un nombre significatif de références en lien avec la traumatologie (n=14), la CIP (n=38), puis en lien avec ces deux thématiques (n=15), ont été recensées et analysées. Conclusion : peu d’études se sont intéressées à la CIP en contexte de traumatologie. Les auteurs l’ayant fait semblent porter une attention particulière au rôle du team leader et à la compétence du leadership , tandis que d’autres se sont plutôt intéressés à la communication et aux perceptions des rôles des différents professionnels de la santé. En outre, ces écrits démontrent principalement qu’encore beaucoup de lacunes subsistent au sein des équipes interprofessionnelles en traumatologie, telles que la communication, la coordination des soins ainsi que la clarification des rôles.
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 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 | 0,038 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».