Exploring interprofessional collaboration in the intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
Background: Critical care units require an interprofessional management approach to optimise patients' health. Clinical education and training delivered in remote healthcare settings are vital for fostering interprofessional collaboration (IPC) among health science students for future team functioning. Objectives: Our study explored the IPC among clinicians in the intensive care unit (ICU) setting at two South African decentralised clinical training facilities to understand the existing collaborative practices that students are exposed to during their clinical training. Method: A qualitative study design, utilising semi-structured interviews, was used to gather information on the experiences of 40 purposively selected participants working in the ICU settings at the two clinical sites. Data collected from the interviews were transcribed verbatim and thematically analysed. Results: Four major themes were identified from the data, namely, scope-of-practice dispute, teamwork disruption, organisational obstacles and future aspirations. Conclusion: Participants believed that a lack of professional regard by medical doctors and an inadequate understanding of the role of other professionals impeded appropriate referral practice and collaborative team functioning. Under-exposure to interprofessional education (IPE) at an undergraduate level and the pervasive medical hierarchy were perceived as a primary attributable cause of this phenomenon. Moreover, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and persistent staff shortages purportedly obstructed potential opportunities to collaborate in multidisciplinary meetings. Participants believed that improving undergraduate IPE and compulsory multidisciplinary meetings to promote communication would improve team functioning in these clinical settings. Clinical Implications: Undergraduate IPE is a feasible approach to improve collaborative care in ICUs to achieve better patient outcomes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».