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Enregistrement W4390956957 · doi:10.5334/ijic.icic23008

Transdisciplinary is the new multidisciplinary: why and how can healthcare workers and managers make the shift?

2023· article· en· W4390956957 sur OpenAlexaff
Aleysha Martin, E‐Liisa Laakso, P. Marcin Sowa, Alexandra McCarthy, Theresa Green

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careMultidisciplinary approachWorkforceProfessional boundariesNursingTeamworkMedicineMedical educationBusinessPublic relationsPsychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Demand for healthcare services is increasing due to the ageing population and events such as the COVID-19 pandemic. Healthcare workers and managers can respond by shifting from multidisciplinary to transdisciplinary teams, where multiple services are integrated and designed around the healthcare needs of individuals and patient groups. Background: Transdisciplinary teams provide the formal structures for healthcare professionals to blur professional boundaries, share and acquire new skills and knowledge, support each other, and provide high quality patient care. Instead of organising healthcare services in silos of professional groupings, transdisciplinary teams place the patient at the centre of care. Reorganising teams around the patient can reduce duplication of healthcare services, the number of healthcare professionals delivering services, and occasions of service. Healthcare professionals gain skills, time, and the ability to support each other, which are qualities of a flexible and capable workforce. Aims: In this submission, we show healthcare workers and managers how co-designed transdisciplinary teams can be translated into clinical practice. We aim to explain why and how to shift from multidisciplinary to transdisciplinary teams by 1) providing clinical evidence demonstrating how transdisciplinary teams can improve person-centred care and the healthcare workforce; and 2) sharing practical learnings when planning a transdisciplinary team. Methods/engagement: At the Mater Hospital Brisbane, assessment processes were reorganised around patients experiencing stroke symptoms. A transdisciplinary assessment was co-designed by allied health professionals, nurses, and managers where tasks and questions were integrated from occupational therapy, physiotherapy, speech pathology, social work, and nursing. A clinical mixed methods study evaluated the transdisciplinary assessment compared to usual multidisciplinary assessment. Patients and staff were also consulted during the clinical study via surveys and fortnightly meetings. Results/impact: All occupational therapists and physiotherapists completed transdisciplinary competency training, which improved staff availability and flexibility to comprehensively assess patients. Use of a transdisciplinary assessment resulted in a time saving of approximately 53 minutes per assessment, which indicated improved workforce productivity and capacity. The time saved could be reallocated to increasing rehabilitation time, or to an extra occasion of service to the same or other patients. Additionally, staff reported that the transdisciplinary assessment “saves time and helps staff manage clinical workloads by reallocating resources across teams” and resulted in an “agile workforce”. Learnings/next steps: To co-design and shift from a multidisciplinary to transdisciplinary team, stakeholder consultation was imperative to ensure comprehensive planning and barrier identification. Addressing barriers when shifting to a transdisciplinary team involved behaviour change from staff. For example, a lack of confidence in the skills of another professional, or a lack of willingness to share skills could impede transdisciplinary efforts. To negotiate these barriers, it was essential to establish clear competency training requirements and educate staff on the purpose of transdisciplinary teams for improving patient care and workforce capacity. To translate transdisciplinary teams into other healthcare settings internationally, we propose the practice guidelines: 1) key stakeholders should be consulted to co-design the transdisciplinary team, identify and address implementation barriers; 2) competency training is required; and 3) staff education on transdisciplinary teams is required.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,018
Communication savante0,0160,018
Science ouverte0,0040,017
Intégrité de la recherche0,0120,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,006

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,373 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2023
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