Overcoming Obstacles to Develop High-Performance Teams Involving Physician in Health Care Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Many health care organizations struggle and often do not succeed to be high-performance organizations that are not only efficient and effective but also enjoyable places to work. This review focuses on the physician and organizational roles in limiting achievement of a high-performance team in health care organizations. Ten dimensions were constructed and a number of competencies and metrics were highlighted to overcome the failures to: (i) Ensure that the goals, purpose, mission and vision are clearly defined; (ii) establish a supportive organizational structure that encourages high performance of teams; (iii) ensure outstanding physician leadership, performance, goal attainment; and (iv) recognize that medical team leaders are vulnerable to the abuses of personal power or may create a culture of intimidation/fear and a toxic work culture; (v) select a good team and team members-team members who like to work in teams or are willing and able to learn how to work in a team and ensure a well-balanced team composition; (vi) establish optimal team composition, individual roles and dynamics, and clear roles for members of the team; (vii) establish psychological safe environment for team members; (viii) address and resolve interpersonal conflicts in teams; (xi) ensure good health and well-being of the medical staff; (x) ensure physician engagement with the organization. Addressing each of these dimensions with the specific solutions outlined should overcome the constraints to achieving high-performance teams for physicians in health care organizations.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».