Optimizing rural healthcare through improved team function: a case study of the Rural Surgical Obstetrical Networks programme
Notice bibliographique
Résumé
We explored enablers and mechanisms of optimal team function within rural hospital teams, and the impact of these factors on health service sustainability in British Columbia. The data were drawn from interviews and focus groups with healthcare providers and administrators (n = 169) who participated in the Rural Surgical Obstetrical Networks (RSON) initiative to support low-volume rural surgical and obstetrical services in British Columbia, Canada. The 5-year programme (2018–2022) provided evidence-based system interventions across eight rural sites with the objective of providing sustainable, quality health services to meet population needs. To explore the impact of RSON interventions on local team function, we performed a scoping review, to assess the current literature surrounding enablers of effective rural hospital teamwork. Through inductive thematic analysis of interview data, we identified five enablers of good team function at RSON sites, including emphasis on local leadership, shared direction, commitment to sustainability, respect and solidarity among colleagues, and meaningful communication. The RSON project led to a shift in team culture in participating sites, improved team function, and contributed to improved clinical processes and patient outcomes. The findings have implications for rural health policy and practice in British Columbia and other jurisdictions with similar health service delivery models and geographic contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».