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Enregistrement W121249988 · doi:10.17483/2368-6669.1011

Interprofessional Simulation Learning With Nursing and Pharmacy Students: A Qualitative Study

2014· article· en· W121249988 sur OpenAlexafffundvenue
Pauline Paul, Joanne Olson, Cheryl A Sadowski, Brian Parker, Angele Alook, Deirdre Jackman, Cheryl Cox, Stewart MacLennan

Notice bibliographique

RevueQuality Advancement in Nursing Education - Avancées en formation infirmière · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Nursing, University of AlbertaUniversity of Alberta
Mots-clésPharmacyPrideFeelingHealth professionsCurriculumMedical educationPerceptionHealth sciencePsychologyNursingQualitative researchContent analysisMedicineHealth carePedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health science students are increasingly learning in simulated situations within their own disciplines, but interprofessional simulation learning (ISL) does not occur as often and is rarely investigated. This research explored perceptions of undergraduate nursing (n = 5) and pharmacy (n = 4) students with respect to how ISL contributed to discipline-specific learning, to learning about the other profession, and to the development of interprofessional skills. The students were exposed to three ISL activities with data gathered from observation of the simulation sessions, individual interviews, and field notes. Content analysis was conducted. Student participants described the ISL activities as a positive learning experience. They learned how their professional cultures connected and found the activities contributed to feeling pride in their chosen profession. Many stereotypical perceptions about the other profession were dissipated. The positive outcomes resulting from the ISL activities have significant implications for curriculum content development and program delivery.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,521 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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