Dissecting through barriers: A mixed‐methods study on the effect of interprofessional education in a dissection course with healthcare professional students
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare delivery is reliant on a team-based approach, and interprofessional education (IPE) provides a means by which such collaboration skills can be fostered prior to entering the workplace. IPE within healthcare programs has been associated with improved collaborative behavior, patient care and satisfaction, reduced clinical error, and diminished negative professional stereotypes. An intensive interprofessional gross anatomy dissection course was created in 2009 to facilitate IPE at McMaster University. Data were collected from five cohorts over five years to determine the influence of this IPE format on the attitudes and perceptions of students towards other health professions. Each year, 28 students from the medicine, midwifery, nursing, physician's assistant, physiotherapy, and occupational therapy programs were randomly assigned into interprofessional teams for 10 weeks. Sessions involved an anatomy and scope-of-practice presentation, a small-group case-based session, and a dissection. A before/after design measured changes in attitudes and perceptions, while focus group data elaborated on the student experience with the course. Pre- and postmatched data revealed significant improvements in positive professional identity, competency and autonomy, role clarity and attitudes toward other health professions. Qualitative analysis of intraprofessional focus group interviews revealed meaningful improvements in a number of areas including learning anatomy, role clarity, and attitudes towards other health professions.
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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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».