Formalisation and subordination: a contingency theory approach to optimising primary care teams
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While there is consensus on the need to strengthen primary care capacities to improve healthcare systems' performance and sustainability, there is only limited evidence on the best way to organise primary care teams. In this article, we use a conceptual framework derived from contingency theory to analyse the structures and process optimisation of multiprofessional primary care teams. DESIGN: We focus specifically on inter-relationships between three dimensions: team size, formalisation of care processes and nurse autonomy. Interview-based qualitative data for each of these three dimensions were converted into ordinal scores. Data came from eight pilot sites in Quebec (Canada). RESULTS: We found a positive association between team size and formalisation (correlation score 0.55) and a negative covariation (correlation score -0.64) between care process formalisation and nurses' autonomy/subordination. Despite the study being exploratory in nature, such relationships validate the idea that these dimensions should be analysed conjointly and are coherent with our suggestion that using a framework derived from a contingency approach makes sense. CONCLUSIONS: The results provide insights about the structural design of nurse-intensive primary care teams. Non-physicians' professional autonomy is likely to be higher in smaller teams. Likewise, a primary care team that aims to increase nurses' and other non-physicians' professional autonomy should be careful about the extent to which it formalises its processes.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».