Nurses’ Experiences of Interprofessional Collaboration in Digitally Supported Hospital Discharge Planning: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective interprofessional collaboration (IPC) in patient discharge planning is essential for ensuring continuity of care, improving patient outcomes, and strengthening coordination among health care professionals. Nurses often serve as primary coordinators due to their continuous engagement in patient care. However, the implementation of IPC continues to face barriers at the individual, team, and organizational levels. Many hospitals have adopted digital tools, such as integrated patient progress notes (IPPNs), to facilitate information sharing. Nevertheless, the use of these tools to support IPC remains suboptimal and has been insufficiently explored, particularly within the Indonesian digital health context. Objective: This study aimed to explore how IPPNs support IPC during patient discharge planning, particularly from the nursing perspective. Methods: A qualitative phenomenological study was conducted at a hospital in Bukittinggi, West Sumatra. Data were collected through in-depth interviews and a focus group discussion involving 9 purposively selected health care professionals. Thematic analysis was used to identify key patterns related to IPC practices and communication dynamics involving the use of IPPNs. Results: The findings revealed 3 main themes: (1) individual understanding and motivation in IPC, encompassing motivation, role expectations, personality style, and professional strengths; (2) team dynamics, including leadership, management, communication, and social support; and (3) organizational support for IPC, comprising collaborative culture, institutional goals, organizational structures, and the organizational environment. Participants perceived IPC as essential yet inefficiently utilized for coordinating patient care across disciplines, with limitations in standardization, accessibility, and clarity of digital documentation hindering effective collaboration. Conclusions: This study demonstrated that IPC practices were shaped by individual, team, and organizational factors, with digital communication holding a potentially transformative role in facilitating collaboration. These findings contribute to existing knowledge by highlighting context-specific challenges in Indonesian digital health settings, including digital literacy, system usability, and institutional support, which influence IPC and discharge planning outcomes. Integrating digital optimization within IPC frameworks may represent a valuable strategy for advancing digital health practices.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».