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Enregistrement W4412493767 · doi:10.1371/journal.pone.0328708

Evaluating interprofessional primary care teams in high-income countries: A scoping review protocol on the conceptualization and measurement of team functioning, effectiveness, performance and collaboration in primary care

2025· review· en· W4412493767 sur OpenAlexafffund
Monica Aggarwal, Ivy Lynn Bourgeault, Sara Dalo, Kristina M. Kokorelias, Leslie S. Greenberg, Bill Kreutzweiser, Kevin Samson, Leslie Sorensen, Connor Kemp, David Schieck, Ross Upshur

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensOntario Medical AssociationNorth York General HospitalToronto Rehabilitation InstituteSinai Health SystemUniversity of OttawaCollege of Family Physicians of CanadaPublic Health OntarioToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Medical Association
Mots-clésOperationalizationCLARITYInclusion (mineral)Context (archaeology)Health careTeam compositionTeam effectivenessMedical educationPsychologyNursingMedicineKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The delivery of primary care (PC) services by interprofessional teams serves as the cornerstone for building high-performing PC systems. Interprofessional team-based care is a collaborative approach to primary care delivery where healthcare professionals from multiple disciplines work together to provide comprehensive and coordinated care. Despite this recognition, the assessment of the impact of interprofessional PC teams is limited or mixed. There is a lack of clarity on how to define and measure team functioning, collaboration, performance, and effectiveness in PC, posing challenges for the evaluation of interprofessional PC teams. This review aims to dissect and analyze the definitions (conceptualizations and operationalization), measures, and measurement methodologies employed in defining and evaluating team functioning, collaboration, performance, and team effectiveness in PC. In the context of interprofessional PC teams, this review will answer the following questions: 1) How are the terms team functioning, performance, effectiveness, and collaboration conceptualized? 2) What are measures of team functioning, performance, effectiveness, and collaboration? 3) What instruments are used to evaluate team functioning, performance, effectiveness, and collaboration?. METHODS: A systematic approach will be undertaken to conduct this review. A comprehensive search across various academic databases, including PubMed, Medline, CINHAL, Scopus, and Web of Science, will be conducted. Keywords such as "team functioning," "performance measurement," "team effectiveness," "team collaboration," "primary care," and "primary healthcare" will be utilized to ensure the inclusion of relevant studies. Inclusion criteria will be established to filter studies focusing explicitly on interprofessional teams. The review will encompass both qualitative and quantitative studies, ensuring a holistic understanding of the subject matter. By synthesizing this information, the review aims to present an encompassing overview of the conceptualization, measurement and instruments employed to evaluate team functioning, performance, effectiveness, and collaboration within PC settings. DISCUSSION: Globally, governments are investing in the implementation of interprofessional PC teams. The lack of clear definitions and measurement of team outcomes underscores the importance of conducting a comprehensive review. This review will aim to address this gap in knowledge and help inform practice and policy, ultimately contributing to optimizing team functioning, performance, effectiveness, and collaboration within PC settings.

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)0,133
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1330,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,014
Bibliométrie0,0240,024
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0080,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,382 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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