Interprofessional Teamwork: A Qualitative Study on Adapting Central Policies to Local Conditions in a Labour and Delivery Unit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We record the experiences of staff in a labour, delivery, and obstetric services (LD-OBS) unit in Alberta's largest quaternary medical centre-the Foothills Medical Centre (FMC)-as they navigated hospital policies during the COVID-19 pandemic. We examine how unit leadership applied these policies to better align with care delivery realities while staying true to the interprofessional nature of the unit. METHODS: A total of 12 semi-structured qualitative interviews were conducted with LD-OBS unit staff. Snowball and purposive sampling strategies were used to capture experiences from key informants. Interview transcripts underwent inductive coding. The themes identified through this process were discussed with members of the authorial team until a consensus was reached. RESULTS: FMC LD-OBS team members used 'interprofessional' as a value through which to interpret, adapt, and implement centrally developed COVID-19 policies. These were applied at 3 key moments: reconfiguring the unit, triaging, and rerouting patients, and contesting central personal protective equipment policies. LD-OBS leaders championed the importance of interprofessional collaboration and teamwork in the unit and worked to uphold it as a practice and value. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic experience of the FMC LD-OBS unit illustrates the importance of considering interprofessionalism as a core value as policy was developed and implemented. Health authorities, hospitals, and other LD-OBS units may wish to consider how interprofessional work affects policy interpretation among health care teams, and how this may be leveraged to successfully adapt policies to local units, under both pandemic and 'normal' conditions.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».