Perceived use, effectiveness and barriers of interprofessional interventions in an integrated Canadian trauma system: A practice survey
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Effective interprofessional collaboration (IPC) is crucial for trauma care, but professionals often work in silos, leading to fragmented care. Interprofessional interventions can enhance IPC and trauma care quality, but their implementation and stakeholders' preferences are not well understood. We aimed to assess the perceived use, effectiveness, and barriers of interprofessional interventions in an integrated trauma system. Methods We conducted a cross-sectional survey across level I to III trauma centers within a Canadian trauma system (n=33). The survey was emailed to trauma program managers or medical directors, who forwarded it to their trauma committee members. The survey included 17 interprofessional interventions categorized into practice, education, and organization. Responses were analyzed using descriptive statistics and thematic analysis. Results 79% of trauma centers responded (n=26/33), including 10 level I-II and 16 level III centers, with 1 to 9 participants per center (n=76). The most commonly used interventions were practice-based, including patient-centered care (72%), interprofessional protocols (70%), and trauma team activation protocols (61%). Educational interventions (13-28%, e.g., simulation) and organizational interventions (4-58%, e.g., specialized teams, clinical pathways) were less common. Highly effective interventions were primarily organizational (93-98%, e.g., specialized teams), with some practice-based (92-95%, e.g., debriefing) and one educational (91%, simulation) intervention. Barriers included limited resources, time constraints, and team instability. Conclusion Our survey revealed variability in interprofessional interventions within a Canadian trauma system, with some perceived as highly effective but underutilized. We also identified barriers to implementation, guiding future efforts to improve trauma care through interprofessional strategies.
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 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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».