Family physicians’ power and team-based care: Lessons from a 60-year-old primary care clinic
Notice bibliographique
Résumé
The article focuses on the tension between team-based care approaches that emphasize interprofessional collaboration and existing power imbalances between family physicians and other health care providers. It contributes to the literature on the implementation of team-based care models in primary care clinics by adopting a governance perspective, often overlooked in these transitions. While existing research has acknowledged power imbalances between family physicians and other health care providers, it has paid less attention to how governance mechanisms may shape these dynamics. Through an in-depth case study of a 60-year-old Canadian primary care co-operative, we address this gap and explore how these power issues play out in a context of collaborative governance and shared decision-making. The methodology is qualitative, relying mainly on data from 42 interviews, as well as on observations and document analysis. On the one hand, the research reveals that some governance mechanisms play an important role in team-based primary care settings, helping attenuate the tension and facilitating collaboration between providers. On the other hand, it shows that, even in a long-standing team-based care model promoting equality between health care professionals and between providers and patients, power imbalances persist. The research illustrates the cultural anchorage of medical domination, highlighting (i) the importance of looking at one organisation's informal norms and cultural context when implementing team-based approaches to care, as well as (ii) the critical need for interprofessional education to actively engage with and address the underlying power dynamics that exist within health care settings.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».