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Enregistrement W4396925617 · doi:10.5772/intechopen.1005322

Multidisciplinary Teamwork and Interprofessional Partnerships in Healthcare Setting: The Critical Ingredients

2024· book-chapter· en· W4396925617 sur OpenAlexaff
Walid El Ansari, Kareem El-Ansari, Habiba Arafa, Abdulla Al‐Ansari

Notice bibliographique

RevueBusiness, management and economics · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeamworkMultidisciplinary approachHealth careMultidisciplinary teamNursingMedicineSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter provides an overview of the components of successful teamworking and partnership working. It outlines the numerous benefits of effective teamwork and its promise for safe, efficient, and quality care for patients. The chapter describes the challenges to effective teamworking in health care, and delineates the stages involved in joint working efforts as they evolve, highlighting the need for specific teamwork enablers at each stage. The chapter then details selected teamwork enablers, namely communication; the requisite expertise and competencies required; leadership and its types that lend themselves to partnership and teamworking; and power issues within multidisciplinary care settings, and their influences on collaboration. The chapter also communicates other critical factors for successful joint working, including personnel factors, personnel barriers, organisational factors, organisational barriers, and power-related factors, highlighting the interplay of many interlacing factors in joint working. Finally, it illustrates important considerations when evaluating joint and teamworking efforts that require attention, whilst emphasizing some challenges frequently encountered when appraising such initiatives, in terms of process, outcome, and impact measures. The chapter concludes by bringing together these factors in a simple model as a useful take home message for practitioners, professionals, and administrators embarking on teamworking and partnership endeavours.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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
GenreAutre

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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