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.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».