Communication and Interprofessional Collaboration in Primary Care: From Ideal to Reality in Practice
Notice bibliographique
Résumé
To improve patient-centered care, many health care systems are mandating interprofessional collaboration (IPC). However, in many primary care contexts, IPC is still nascent and fraught with tension. Communication is thought to be a key determinant of IPC, but few studies empirically examine IP communication practices. Therefore, we report here on the qualitative portion of a mixed methods pilot study investigating observed IPC and communication in primary care clinics in Quebec, Canada. Studying actual communication practices to understand collaborative activities, we seek to investigate how the ideals of patient centeredness and clinical democracy put forward in the IP literature stack up against actual IPC practice in primary care. Qualitative data was gathered by shadowing health professionals in two primary care clinics, and analyzed through thematic coding. A typology of observed IP practices was created and compared to the continuum of interprofessional collaborative practice. Further analysis focused on how participants made sense of their collaboration, especially why, how and with whom they collaborated. Findings were grouped into three categories of communicative actions: coordinating sequential efforts; assisting others' sensemaking; and working to understand together. Implications for practice and future research are discussed.
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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 | 0,031 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,051 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».