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Enregistrement W4378716125 · doi:10.2196/45179

Conceptualizing Interprofessional Digital Communication and Collaboration in Health Care: Protocol for a Scoping Review

2023· review· en· W4378716125 sur OpenAlexvenueno aff
Kim Nordmann, Stefanie Sauter, Patricia Möbius-Lerch, Marie-Christin Redlich, Michael Schaller, Florian Fischer

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careDigital healthOperationalizationCINAHLPsycINFONursingContext (archaeology)Knowledge managementeHealthMedicineMedical educationMEDLINEPsychologyComputer sciencePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective communication and collaboration among health professionals are essential prerequisites for patient-centered care. However, interprofessional teams require suitable structures and tools to efficiently use their professional competencies in the service of high-quality care appropriate to the patient's life situation. In this context, digital tools potentially enhance interprofessional communication and collaboration and lead to an organizationally, socially, and ecologically sustainable health care system. However, there is a lack of studies systematically assessing the critical factors for successfully implementing tools for digitally supported interprofessional communication and collaboration in the health care setting. Furthermore, an operationalization of this concept is missing. OBJECTIVE: The aim of the proposed scoping review is to (1) identify factors influencing the development, implementation, and adoption processes of digital tools for interprofessional communication in the health care sector and (2) analyze and synthesize the (implicit) definition, dimensions, and concepts of digitally supported communication and collaboration among health care professionals in the health care setting. Studies focusing on digital communication and collaboration practices among health care professionals, including medical doctors and qualified medical assistants, in any health care setting will be included in this review. METHODS: To address these objectives, an in-depth analysis of heterogeneous studies is needed, which is best achieved through a scoping review. Within this proposed scoping review, which adheres to the Joanna Briggs Institute methodology, 5 databases (SCOPUS, CINAHL, PubMed, Embase, and PsycInfo) will be searched for studies assessing digital communication and collaboration among various health care professionals in different health care settings. Studies focusing on health care providers or patient interaction through digital tools and non-peer-reviewed studies will be excluded. RESULTS: Key characteristics of the studies included will be summarized through descriptive analysis, using diagrams and tables. We will synthesize and map the data and conduct a qualitative in-depth thematic analysis of definitions and dimensions of interprofessional digital communication and collaboration among health care and nursing professionals. CONCLUSIONS: Results from this scoping review may help in establishing digitally supported collaborations between various stakeholders in the health care setting and successfully implementing new forms of interprofessional communication and collaboration. This could facilitate the transition to better coordinated care and encourage the development of digital frameworks. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/45179.

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)0,118
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1180,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,014
Bibliométrie0,0230,022
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,008

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 Opus0,607
Tête enseignante GPT0,770
Écart entre enseignants0,163 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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