Beyond dyadic communication: Network of communication in inflammatory arthritis teams
Notice bibliographique
Résumé
Following diagnosis, individuals with chronic conditions such as inflammatory arthritis (IA) face learning how to manage multiple new healthcare relationships. Despite existing literature on team care for people with IA, little is known about how teams negotiate care from perspectives of all team members. Objective To explore how communication is perceived and care is negotiated amongst IA healthcare teams by drawing on the perspectives of each team member. Method This analysis drew on data from an ongoing three-year study exploring team-based IA care. We interviewed 11 participants including two men with IA and their family care providers and healthcare providers. We used a three-staged analytic process and integrated broad tenets of social network theory to understand the relational dimensions of team members experiences. Result Analysis revealed three themes regarding communication and care: (1) seeking/sharing information, (2) striving to coordinate unified care, and (3) providing patients a voice. Discussion This study emphasizes the importance of understanding team dynamics beyond the dyad of patient and care provider. Negotiating power and decision-making in IA care is a dynamic process involving shifting levels of responsibility amongst a care team. Communication-based strategies that extend dyadic interactions may enhance teamwork and health outcomes in chronic conditions.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».