The need for clarification of terminology and labels in interprofessional care: A commentary
Notice bibliographique
Résumé
Background: The current healthcare environment is filled with numerous team caring models, which are often used interchangeably, but ultimately mean different levels of collaboration among HCPs, and between HCPs and patients: multiprofessional collaboration, transprofessional collaboration, and interprofessional patient-centered collaborative (IPCC) care. Furthermore, the labels for these care models are not patient-friendly, portraying that only HCP ‘professionals’ comprise the team membership. Clarity is required around the terminology and labeling of these caring models to ensure enhanced patient involvement within interprofessional teams. Discussion: The definitions of the three team care models are provided with an explanation of how these models of care connect to the 55year-old patient’s case and impact on the relationship between HCPs and patient. Conclusion: While IPCC care is considered as the gold standard for the collaboration between a variety of HCP professional groups and the patient, work needs to be done on the label applied to this caring model. Future research should explore, from patients’ perspectives, the labels used in IPCC care and propose an alternative title that is more inclusive of patients as team members.
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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 | 0,151 | 0,382 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,053 |
| Communication savante | 0,019 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,076 | 0,144 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».