A Multilevel Study of Patient-Centered Care Perceptions In Mental Health Teams
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The combination of interprofessional collaboration in teams and patient-centered care is a necessary amalgamation when it comes to delivering complex mental healthy care and services. Yet collaboration is challenging and patient-centered care is intricate to manage. This study examines the impact of predictors of patient-centered care such as team adaptivity and proactivity, collaboration, belief in interprofessional collaboration, informal role self-efficacy in multidisciplinary mental health teams.Method: Cross-sectional multilevel design using self-administered bilingual validated questionnaires.Results: This study showed that belief in interprofessional collaboration’s impact on patient-centered perceptions is increased in teams with high collaboration. We also showed that collaboration is a mediator; that is, a process by which team adaptive and proactive behaviors are transformed into positive patient-centered perceptions.Conclusions: In terms of research our results are in line with recent theorising on team processes and specifically established collaboration as key in a multilevel examination of predictors of patient-centered care perceptions. In terms of practice, we showed that multidisciplinary teams should know that working hard on collaboration as an answer to the complexity of patient-centered care impacts the teams’ ability to respond to its challenges but also impacts 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 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».