Developing a collaborative, humanistic interprofessional healthcare culture: a multi-site study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Developing a collaborative, humanistic interprofessional healthcare culture requires optimal relational skills, respect, interpersonal cohesion, and role clarity. We developed a longitudinal curriculum to engender these skills and values in institutional leaders. We report results of a qualitative study at seven US-based academic health centers to identify participants’ learning. Methods:At each institution, participants from at least three different professions met in small group sessions twice-monthly over nine months. Sessions focused on relational capacities to enhance leadership and professionalism, and utilized critical reflection and experiential learning to promote teamwork, self-knowledge, communication skills, and address challenges encountered by a healthcare team. Participants completed reflective responses to open-ended questions asking what knowledge, insights, or skills they gained by working in this interprofessional group and applications of their learning. Five investigators analyzed the anonymized responses using the constant comparative method. Results:Overarching themes centered on relationships and the strength of the relational nature of the learning. We observed learning on three levels: a) Intrapersonal learning included self-awareness, mindfulness, and empathy for self that translated to reflections on application of these to teamwork and teaching; b) Interpersonal learning concerned relational skills and teaching about listening, understanding others’ perspectives, appreciation/respect for colleagues, and empathy for others; c) Systems level learning included teaching skills about resilience, conflict management, team dynamics and cultural norms, and appreciation of resources from interprofessional colleagues. Discussion:A curriculum focusing on humanistic teaching for leaders led to new insights and positive changes in relational perspectives. Learning occurred on multiple levels. Many learners reported revising previous assumptions, a marker for transformative learning. Humanistic faculty development can facilitate deep bonds between professions.
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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 | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».