Variables associated with interprofessional collaboration: a comparison between primary healthcare and specialized mental health teams
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study has two aims: first, to identify variables associated with interprofessional collaboration (IPC) among a total of 315 Quebec mental health (MH) professionals working in MH primary care teams (PCTs, N = 101) or in specialized service teams (SSTs, N = 214); and second, to compare IPC associated variables in MH-PCTs vs MH-SSTs. METHODS: A large number of variables acknowledged as strongly related to IPC in the literature were tested. Multivariate regression models were performed on MH-PCTs and MH-SSTs respectively. RESULTS: Results showed that knowledge integration, team climate and multifocal identification were independently and positively associated with IPC in both MH-PCTs and MH-SSTs. By contrast, knowledge sharing was positively associated with IPC in MH-PCTs only, and organizational support positively associated with IPC in MH-SSTs. Finally, one variable (age) was significantly and negatively associated with IPC in SSTs. CONCLUSIONS: Improving IPC and making MH teams more successful require the development and implementation of differentiated professional skills in MH-PCTs and MH-SSTs by care managers depending upon the level of care required (primary or specialized). Training is also needed for the promotion of interdisciplinary values and improvement of interprofessional knowledge regarding IPC.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».