Characteristics, barriers and facilitators of initiatives to develop interprofessional collaboration in rural and remote primary healthcare facilities: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite strong evidence supporting interprofessional collaboration (IPC) and the documented need for collaborative practice in primary health care (PHC), initiatives to promote IPC in rural and remote PHC facilities have not been extensively studied. The purpose of this article is to map interprofessional education (IPE) and interprofessional practice (IPP) initiatives implemented to promote IPC in rural and remote PHC facilities, and identify barriers and facilitators to their implementation. METHODS: A scoping review was conducted. After two reviewers filtered titles and abstracts, 94 retained articles were subsequently screened. Finally, 23 articles were selected and analyzed using a directed content analysis approach in NVivo v12. RESULTS: Only 10 articles focused on the implementation of initiatives to improve IPC, while the majority reported barriers and facilitators. The most common IPE initiatives were workshops, courses, discussion groups and simulations, while IPP initiatives fell into two main categories: clinical or technological tools. Limited human resources, understanding of roles, and knowledge of context as well as traditional roles, were identified as barriers. Team size, past experience and relationships, connection to community, flexibility and openness, and financial support were facilitators to developing IPC. CONCLUSION: Deployment of IPC in rural and remote PHC facilities is critical given the various challenges faced in these clinical settings. The facilitators identified in this literature review are specific to rural and remote clinical settings and provide hope that new initiatives more tailored to rural and remote settings will be implemented and evaluated in the future to improve IPC and care delivery.
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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 | 0,037 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».