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Enregistrement W4283261677 · doi:10.1057/s41599-022-01221-5

Patient-centered care and interprofessional collaboration in medical resident education: Where we stand and where we need to go

2022· article· en· W4283261677 sur OpenAlexaff
Arpita Gantayet-Mathur, Karenn Chan, Meena Kalluri

Notice bibliographique

RevueHumanities and Social Sciences Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionCINAHLMedicineContext (archaeology)MEDLINEHealth careNursingMultidisciplinary approachMedical educationCurriculumPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Patient centered care (PCC) and interprofessional collaboration (IPC) remain important goals for all healthcare systems. While these tenets are a cornerstone of training for nursing and allied health professionals (AHPs), their role in internal medicine resident (IMR) training is unstructured and limited. We performed a narrative review to answer two questions, firstly ‘what is known about the attitudes and behaviors of internal medicine (IM) physicians and trainees with respect to PCC and IPC and how does this compare to AHPs?’ and secondly, ‘what evidence based interventions have been trialed to promote PCC and IPC in medical training?’ We searched databases including Cochrane, Medline, Embase, CINAHL and MedPortal. We reviewed 102 publications and found that medical residents tend to value PCC less than non-physician trainees. Hierarchical professional attitudes and a poor understanding of AHP roles are barriers to IPC, whereas diminished time for direct patient care, neglect of the patient’s context and social determinants of health, and lack of self-reflection are barriers to PCC. Published educational interventions for IMRs and AHPs have included classroom sessions, structured ward- and clinic-based interprofessional (IP) work, post-discharge care, home visits, and reflective practice. Interventions were evaluated using questionnaires/surveys, focus groups, tests, primary outcome assessments and ethnographic analysis. The most promising interventions are those that allow learners time for multidisciplinary observation, holistic patient assessments, engagement in care transitions and reflective practice. Based on the review findings we have made recommendations for integration of IPC and PCC training into IMR curricula. Future educational interventions should allow IMR observerships in a multidisciplinary team, introduce residents to the patient’s environment through home visits, incorporate patient/family perspectives in care, and include narrative reflections as part of professional development. Based on our findings and recommendations, these experiences can provide IMRs with much-needed exposure to collaborative, patient-centric care early in postgraduate training.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,374 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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