A study of deficiencies in teamwork skills among Jordan caregivers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present the deficiencies in teamwork skills at Jordan hospitals as seen by team members. The study aims to identify training needs to improve teamwork-related soft skills of caregivers to enhance staff satisfaction and improve quality of care. Moreover, the paper provides a methodology to identify the training needs in any healthcare workplace by repeating the same questionnaire. Design/methodology/approach A self-administrated questionnaire was designed to study deficiencies in teamwork and team leadership at Jordan hospitals as seen by team members. Surveyed care providers included physicians, nursing and anesthesiologists operating in emergency departments, surgical operating rooms and intensive care units from various hospitals. Findings With a response rate of 78.8 percent, statistical analysis of collected data of opposing staff members revealed low levels of satisfaction (40.7-48 percent opposing), lack of awareness on the impact of teamwork on quality of care (15.6-22.1 percent opposing), low levels of involvement of top management (27.1-57.3 percent opposing), lack of training (52.5-69.8 percent opposing), lack of leadership skills (29.8-60 percent opposing), lack of communication (22.3-62.1 percent opposing), lack of employee involvement (37.6-50.8 percent opposing) and lack of collaboration among team members (28.6-50 percent opposing). Among the many, results illustrate the need for improving leadership skills of team leaders, improving communication and involving team members in decision making. Originality/value Several studies investigated relationships between teamwork skills and quality of care in many countries. To the authors' knowledge, no local study investigated the deficiencies of teamwork skills among Jordan caregivers and its impact on quality of care. The study provides the ground for management at Jordan hospitals and to healthcare academic departments to tailor training courses to improve teamwork skills of caregivers. Data of this study are collected from the society who is working in the field of healthcare. As the results of this are produced from a real data, it is expected that applying the recommendations will impact the society positively by enhancing the patients' satisfaction.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».