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Enregistrement W4408140844 · doi:10.1093/ijpp/riaf008

Entitativity (‘groupness’): researching the foundation of interprofessional collaboration

2025· article· en· W4408140844 sur OpenAlexaff
Zubin Austin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pharmacy Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFoundation (evidence)Medical educationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, the shift toward more interprofessional and collaborative models of health care delivery is well entrenched [1]. Tools such as expanding scope of practice are used by governments to create more flexible health care delivery and decision-making options and to circumvent strangleholds based on profession-specific activities [2]. In the context of medication therapy management, the proliferation of legislatively enabled ‘prescribing’ roles and responsibilities for professions such as pharmacy, nursing, chiropody, and midwifery illustrates the ways in which health policy makers view decentralizing of authorities traditionally reserved for medical practitioners as a powerful way to enhance efficiency and effectiveness of health services work [2, 3]. Within pharmacy, the move to ‘independent prescribing’ by pharmacists in countries such as the UK and Canada raises important issues and some concerns regarding quality and safety. While there is little doubt that pharmacists have the knowledge and skills to prescribe medications in specific circumstances, real-world limitations (including lack of access to relevant laboratory testing data, or the absence of a central, secure, electronic health record accessible by all health care professionals) can undermine pharmacists’ best efforts in providing best possible patient care [4]. Limitations such as these increase the likelihood that ‘independent’ prescribing may actually increase the risk of creating health care silos in which—literally—the right hand and the left hand are unaware of what each are doing. For example, a patient who wants an antibiotic for a viral infection may be told ‘no’ by a medical practitioner (with access to laboratory testing data) in the morning but be told ‘yes’ by a pharmacist (who does not have access to these data or a shared medical record indicating the medical practitioner’s rationale) in the afternoon. Even when there is an interprofessional shared medical record (as is increasingly common), the risk of profession-specific silos in decision-making can be significant [4]. Such silos are not limited to interprofessional situations: intra-professional collaboration amongst individuals who share the same professional designation can also be similarly isolated (e.g. between hospital-based and community-based pharmacists) [4].

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)0,055
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0070,032
Communication savante0,0090,016
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,541 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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