Physiotherapist and Patient Experiences of Team-Based Interprofessional Collaboration During the COVID-19 Pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To examine the perspectives of physiotherapists and physiotherapy patients regarding team-based interprofessional collaboration during the COVID-19 pandemic in Canada. Method: This mixed methods study combined online surveys (physiotherapists, patients) and qualitative semi-structured interviews (patients). Descriptive statistics and thematic analysis summarized the quantitative and qualitative data before final data integration. Results: Physiotherapists ( n = 334) and patients ( n = 784) participated in the surveys, while 19 patients were interviewed. Less than half (48%) of physiotherapists reported delivering care as part of multidisciplinary teams and 38% of these individuals reported that the pandemic decreased their ability to deliver team-based, interprofessional care. Physiotherapists found that team-based care was negatively impacted by communication challenges, poor care coordination, and patients lacking access to other health professionals. While over one-third (38%) of patients reported poor care coordination between health professionals, qualitatively many patients reported that these challenges were similar pre-pandemic. They also experienced increased communication challenges and emphasized poor access to general practitioners and specialists. Both groups saw future opportunities for increased use of virtual care to improve team-based health care delivery. Conclusions: Physiotherapists and patients had varied experiences with aspects of team-based care during the pandemic that included challenges with communication, care coordination, and ability to access health professionals. Improved training and implementation of virtual care may enhance interprofessional collaboration and improve patient care in the future.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».