Understanding team dynamics to promote team building in a radiotherapy department
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Teamwork is a central framework in healthcare delivery. Team dynamics can impact the team as a whole and has been identified within the literature as a contributory factor to quality and safety, patient satisfaction, staff satisfaction and overall performance. Within radiation therapy (RT), teamwork is essential in the delivery of high-quality care, yet team building and team development is under-reported. Aim: The focus of this research is to form a better understanding of what plays an impact on teams in a large urban RT cancer centre and how to better engage staff to work together, improve team dynamics and promote team building. Materials and Methods: An electronic search of the literature was conducted to better inform debate and aid in the development of team-building sessions in a busy radiotherapy department. Abstracts were screened and relevant articles selected if they met the search criteria that included relevancy related to team building, contributory factors on team dynamics, team-based learning, team performance and implication of civility. Results: A total of 45 articles were included in the final analysis. The majority were from the disciplines of medicine (45%), business (22%) and nursing (18%). Only 3 of the 45 articles (7%) focused on the profession of RT. Most articles discussed more than 1 theme with team dynamics and team building being the most common themes discussed in 16 articles each (36%). Other common themes included teamwork (31%), respect and civility (20%), leadership and hierarchy (11%), medical errors (11%) and team training (11%). Only 3 of the 45 articles (7%) focused on RT. Conclusion: There is a lack of longitudinal evidence to support the impact of team building sessions to improve team dynamics and promote a positive, cohesive team environment. Specifically within RT, the impact team building has on team dynamics has been under investigation. Highlights: High-quality patient care can be linked to team collaboration and cohesiveness. Changing the culture within a team and engaging in civility and respect in everyday practice has the potential to improve team dynamics, patient safety, staff and patient satisfaction.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».