La collaboration interprofessionnelle dans le domaine de la santé au Québec : une approche en managérialisation du droit
Bibliographic record
Abstract
Introduction La collaboration interprofessionnelle (CI) est essentielle à l'efficacité des soins de santé au Canada. Cette pratique est modélisée par un ensemble de lois, règlements et politiques, mais la littérature quant à leur impact sur la CI est rare. Utilisant la théorie de la managérialisation du droit, cette étude vise à illustrer l'écart entre le cadre juridique propre à la CI et la connaissance de celui-ci par les cliniciens. Méthode Un sondage anonyme en ligne a été lancé en avril 2019 et envoyé aux infirmières et aux médecins du Québec, Canada. Les questions portaient sur le cadre juridique de la CI, les sources de connaissances juridiques et les perceptions ou croyances en regard de la CI. L’objectif principal était de déterminer l'écart entre le cadre juridique et la compréhension de celui-ci. L’objectif secondaire était d'identifier les sources de connaissances juridiques pour les cliniciens du Québec. Résultats Au total, 267 participants ont répondu au sondage, soit un taux de réponse de 35 %. 184 sondages ont été remplis par des infirmières et des médecins de toutes les régions du Québec. Pour l'acquisition de connaissances, 40 % des médecins se sont tournés vers les assureurs alors que 43 % des infirmières se sont tournées vers leur ordre professionnel. Seulement 30% des médecins ont correctement identifié quelle activité est réservée aux médecins uniquement tandis que 39% des infirmières ont correctement identifié leur iii activité réservée. En ce qui concerne les perceptions juridiques, 28 % des médecins et 39 % des infirmières pensaient que la CI pourrait accroître leur responsabilité. Ces participants ont plus tendance à nommer les problèmes liés à la responsabilité comme des obstacles à la CI. Interprétation Il existe un écart important entre les connaissances des cliniciens des lois et les politiques et le contenu réel de ceux-ci. Cette lacune peut conduire à des interprétations erronées des textes normatifs par les cliniciens, à des changements de politiques inefficaces par les décideurs et peut perpétuer une mise en oeuvre inefficace de la CI.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".