A multilevel study of patient-centered care perceptions in mental health teams
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The successful combination of interprofessional collaboration in multidisciplinary teams with patient-centered care is necessary when it comes to delivering complex mental health services. Yet collaboration is challenging and patient-centered care is intricate to manage. This study examines correlates of patient-centered care such as team adaptivity and proactivity, collaboration, belief in interprofessional collaboration and informational role self-efficacy in multidisciplinary mental health teams. METHOD: A cross-sectional multilevel survey design was used, based on self-administered bilingual validated questionnaires. Participants (N=314) were mental health professionals and managers working in public primary care or specialized mental health services, in inpatient or outpatient settings. RESULTS: This study showed that belief in interprofessional collaboration's relationship with patient-centered perceptions is increased in teams with high collaboration. Collaboration is also found as a mediator, representing a process by which team adaptive and proactive behaviors are transformed into positive patient-centered perceptions. CONCLUSIONS: Our results were in line with recent studies on team processes establishing that collaboration is a key component in multilevel examinations of predictors of patient-centered care. In terms of practice, our study showed that multidisciplinary teams should know that working hard on collaboration is an answer to the complexity of patient-centered care. Collaboration is related to the teams' ability to respond to its challenges. It is also related to individuals' beliefs central to the delivery of interprofessional care.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».