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Enregistrement W4225395036 · doi:10.3389/fpsyg.2022.798863

Investigating a Participatory Intervention in Multidisciplinary Cancer Care Teams Using an Integrative Organizational Model: A Study Protocol

2022· article· en· W4225395036 sur OpenAlexafffundabout
Denis Chênevert, Tyler L. Brown, Marie‐Pascale Pomey, Nadia Benomar, Philippe Colombat, Evelyne Fouquereau, Carmen G. Loiselle

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalMcGill University Health CentreUniversité de SherbrookeHEC Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésBurnoutPsychologyFocus groupMultidisciplinary approachSoftware deploymentIntervention (counseling)Health careNursingPsychological resilienceMedical educationMedicineApplied psychologyPsychotherapistClinical psychologyEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multidisciplinary teams encounter many challenges that can lead to higher levels of distress and burnout. This trend is acutely prevalent among multidisciplinary cancer care teams who frequently contend with increased task complexity and numbers of patients. Resilience is emerging as a critical resource that may optimize team members’ psychological health and wellbeing, work efficiency, and organizational agility, while reducing burnout. Accordingly, the proposed study aims to implement and evaluate a promising participatory interventional approach that fosters team resilience. Specifically, the effects of the intervention on participating team members will be compared to a control group of non-participating team members. This intervention’s core components include skills training, patient-centered meetings, talking spaces, and an agile problem-solving approach. The proposed study also seeks to determine whether enhanced resilience improves team mental health status and organizational outcomes. A participatory interventional approach will be implemented and assessed at three-time intervals [i.e., pre-intervention deployment (N = 375), 12 months post-deployment (N = 236), and 24 months post-deployment (N = 146)] across five cancer care teams in three Quebec healthcare institutions. A mixed methods design will be used that includes observations, semi-structured interviews, focus groups, and self-report questionnaires. Direct observation will document team functioning and structural resources (e.g., meetings, conflict management, and leadership). Semi-structured interviews will explore participants’ experience with activities related to the participatory interventional approach, its perceived benefits and potential challenges. Focus groups will explore participants’ perceptions of their team’s resilience and the effectiveness of the intervention. Questionnaires will assess support, recognition, empowerment, organizational justice, individual resilience, psychological safety, work climate, team resilience, workplace burnout, engagement, quality of work life, wellbeing, and organizational citizenship behaviors, and sociodemographic variables. Moreover, objective measures including absenteeism and staff turnover will be obtainedviahuman resource records. Structural equation modeling will be used to test the study’s hypotheses. The proposed protocol and related findings will provide stakeholders with quantitative and qualitative data concerning a participatory interventional approach to optimize team effectiveness. It will also identify critical factors implicated in favorable organizational outcomes in connection with multidisciplinary cancer care teams. Expected results and future directions are also presented herein.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,422 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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