Measuring the performance of interprofessional primary health care teams: understanding the teams perspective
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the study was to describe practices that support collaboration in interprofessional primary health care teams, and identify performance indicators perceived to measure the impact of this collaboration from the perspective of interprofessional health providers. BACKGROUND: Despite the surge of interprofessional primary health care models implemented across Canada, there is little evidence as to whether or not the intended outcomes of primary health care teams have been achieved. Part of the challenge is determining the most appropriate measures that can demonstrate the value of collaborative care. To date, little remains known about performance measurement from the providers contributing to the collaborative care process in interprofessional primary care teams. Having providers from a range of disciplinary backgrounds assist in the development of performance measures can help identify measures most relevant to demonstrate the value of collaborative care on the intended outcomes of interprofessional primary care models. METHODS: A qualitative study; part of a larger mixed methods developmental evaluation to examine performance measurement in interprofessional primary health care teams. A stakeholder workshop was conducted at an annual association meeting of interprofessional primary health care teams in the province of Ontario, Canada. Six questions guided the workshop groups and participant responses were documented on worksheets and flip charts. All responses were collected and entered verbatim into a word document. Qualitative analytic strategies were applied to each question. FINDINGS: A total of 283 primary health care providers from 14 health professions working in interprofessional primary health care teams participated. Top three elements of interprofessional collaboration (total n = 628) were communication (n = 146), co-treatment (n = 112) and patient-based conferences (n = 81). Top three performance indicators currently used to demonstrate the value of interprofessional collaboration (total n = 241) were patient experience (n = 71), patient health status (n = 35) and within team referrals (n = 30).
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 | 0,026 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».