Exploring the interpersonal collaboration during the integration of diabetes teams into primary care.
Notice bibliographique
Résumé
Background Specialised diabetes teams, specifically certified nurse and dietitian diabetes educator teams, are being integrated part-time into primary care to provide better care and support for Canadians living with diabetes. This practice model is being implemented throughout Canada in an effort to increase patient access to diabetes education, self-management training, and support. Interprofessional collaboration can have positive effects on both health processes and patient health outcomes, but few studies have explored how health professionals are introduced to and transition into this kind of interprofessional work. Method Data from 18 interviews with diabetes educators, 16 primary care physicians, 23 educators’ reflective journals, and 10 quarterly debriefing sessions were coded and analysed using a directed content analysis approach, facilitated by NVIVO software. Results Four major themes emerged related to challenges faced, strategies adopted, and benefits observed during this transition into interprofessional collaboration between diabetes educators and primary care physicians: (a) negotiating space, place, and role; (b) fostering working relationships; (c) performing collectively; and (d) enhancing knowledge exchange. Conclusions Our findings provide insight into how healthcare professionals who have not traditionally worked together in primary care are collaborating to integrate health services essential for diabetes management. Based on the experiences and personal reflections of participants, establishing new ways of working requires negotiating space and place to practice, role clarification, and frequent and effective modes of formal and informal communication to nurture the development of trust and mutual respect, which are vital to success.
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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 | 0,021 | 0,048 |
| 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 | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».