A Novel Pain Interprofessional Education Strategy for Trainees: Assessing Impact on Interprofessional Competencies and Pediatric Pain Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care trainees⁄students lack knowledge and skills for the comprehensive clinical assessment and management of pain. Moreover, most teaching has been limited to classroom settings within each profession. OBJECTIVES: To develop and evaluate the feasibility and preliminary outcomes of the 'Pain-Interprofessional Education (IPE) Placement', a five-week pain IPE implemented in the clinical setting. The utility (content validity, readability, internal consistency and practical considerations) of the outcome measures was also evaluated. METHODS: A convenience sample of 21 trainees from eight professions was recruited over three Pain-IPE Placement cycles. Pre- and postcurriculum assessment included: pain knowledge (Pediatric Pain Knowledge and Attitudes Survey), IPE attitudes (Interdisciplinary Education Perception Scale [IEPS]) and IPE competencies (Interprofessional Care Core Competencies Global Rating Scales [IPC-GRS]), and qualitative feedback on process⁄acceptability. RESULTS: Recruitment and retention met expectations. Qualitative feedback was excellent. IPE measures (IEPS and IPC-GRS) exhibited satisfactory utility. Postcurriculum scores improved significantly: IEPS, P<0.05; IPC-GRS constructs, P<0.01; and competencies, P<0.001. However, the Pediatric Pain Knowledge and Attitudes Survey exhibited poor utility in professions without formal pharmacology training. Scores improved in the remaining professions (n=14; P<0.01). DISCUSSION: There was significant improvement in educational outcomes. The IEPS and IPC-GRS are useful measures of IPE-related learning. At more advanced training levels, a single pain-knowledge questionnaire may not accurately reflect learning across diverse professions. CONCLUSION: The Pain-IPE Placement is a successful collaborative learning model within a clinical context that successfully changed interprofessional competencies. The present study represents a first step at defining and assessing change in interprofessional competencies gained from Pain-IPE.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».