Dimensions and intensity of inter-professional teamwork in primary care: evidence from five international jurisdictions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inter-professional teamwork in primary care settings offers potential benefits for responding to the increasing complexity of patients' needs. While it is a central element in many reforms to primary care delivery, implementing inter-professional teamwork has proven to be more challenging than anticipated. Objective: The objective of this study was to better understand the dimensions and intensity of teamwork and the developmental process involved in creating fully integrated teams. Methods: Secondary analyses of qualitative and quantitative data from completed studies conducted in Australia, Canada and USA. Case studies and matrices were used, along with face-to-face group retreats, using a Collaborative Reflexive Deliberative Approach. Results: Four dimensions of teamwork were identified. The structural dimension relates to human resources and mechanisms implemented to create the foundations for teamwork. The operational dimension relates to the activities and programs conducted as part of the team's production of services. The relational dimension relates to the relationships and interactions occurring in the team. Finally, the functional dimension relates to definitions of roles and responsibilities aimed at coordinating the team's activities as well as to the shared vision, objectives and developmental activities aimed at ensuring the long-term cohesion of the team. There was a high degree of variation in the way the dimensions were addressed by reforms across the national contexts. Conclusion: The framework enables a clearer understanding of the incremental and iterative aspects that relate to higher achievement of teamwork. Future reforms of primary care need to address higher-level dimensions of teamwork to achieve its expected outcomes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».