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Enregistrement W4318985996 · doi:10.1136/bmjopen-2022-067208

Qualitative examination of collaboration in team-based primary care during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4318985996 sur OpenAlexafffundabout
Rachelle Ashcroft, Catherine Donnelly, Simon Lam, Toula Kourgiantakis, Keith Adamson, David Verilli, Lisa Dolovich, Peter Sheffield, Anne Kirvan, Maya Dancey, Sandeep Singh Gill, Kavita Mehta, Deepy Sur, Judith Belle Brown

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensWestern UniversityOntario Medical AssociationUniversity of OttawaEast Wellington Family Health TeamQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineThematic analysisPandemicContext (archaeology)Focus groupHealth careQualitative researchNursingPrimary careModalitiesMedical educationFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to describe Ontario primary care teams' experiences with collaboration during the COVID-19 pandemic. Descriptive qualitative methods using focus groups conducted virtually for data collection. SETTING: Primary care teams located in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Our study conducted 11 focus groups with 10 primary care teams, with a total of 48 participants reflecting a diverse range of interprofessional healthcare providers and administrators working in primary care. RESULTS: Three themes were identified using thematic analysis: (1) prepandemic team functioning facilitated adaptation, (2) new processes of team interactions and collaboration, and (3) team as a foundation of support. CONCLUSIONS: Results revealed the importance of collaboration for provider well-being, and the challenges of providing collaborative team-based primary care in the pandemic context. Caution against converting primary care collaboration to predominantly virtual modalities postpandemic is recommended. Further research on team functioning during the COVID-19 pandemic in other healthcare organisations will offer additional insight regarding how primary care teams can work collaboratively in a postpandemic environment.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,012
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,605
Écart entre enseignants0,387 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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