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Enregistrement W1789966254 · doi:10.22230/jripe.2012v2n3a80

Student-Run Clinics: Opportunities for Interprofessional Education and Increasing Social Accountability

2012· article· en· W1789966254 sur OpenAlexaffvenueabout
Maxine Holmqvist, Carole Courtney, Ryan Meili

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Interprofessional Practice and Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityEquity (law)TeamworkMedicineMedical educationService-learningHealth careSocial workNursingInterprofessional educationPublic relationsPsychologyPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Collaborative practice is a necessary component of providing effective, socially responsive, patient-centred care; however, effective teamwork requires training. Canadian student-run clinics are interprofessional community service-learning initiatives where students plan and deliver clinical and health promotion services, with the assistance of licensed healthcare professionals.Methods and Findings: In this article, we use a reflective approach to examine the phenomenon of student-run clinics in Canada. First, we briefly review the history of student-run clinics and then describe one particular clinic in detail. Then, drawing on the experiences of student-run clinics across the country, we identify common themes and challenges that we believe characterize these programs.Conclusion: Student-run clinics in Canada emphasize health equity, interprofessionalism, and student leadership. As more student-run clinics are developed, both nationally and internationally, co-ordinated research efforts are needed to determine their effects on students, institutions, communities, and healthcare systems. If educators can learn to collaborate effectively with student leaders, student-run clinics may be ideal sites for advancing learning around interprofessionalism and social accountability.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,387 · 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

Citations46
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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