Integrating an Interprofessional Education Model at a Private University
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Eight cohorts of 25 nursing, optometry, pharmacy, physical therapy, and health care administration students will be “collaborative practice-ready” using care coordination principles for primary, secondary, and tertiary prevention. Methods: In each academic semester, 5 students from each of the health professional programs for a total of 25 students per cohort were asked to participate. The two semester interprofessional activity used online learning via Blackboard Learn ® , face-to-face and simulated experiences to teach the core competencies of Interprofessional education and collaborative practice (IPECP). In the first semester core, students were equipped with knowledge specific to teamwork and specific to care of vulnerable populations with diabetes. The organizing framework for the curriculum sequence included concepts of health promotion, prevention and intervention embedded in the Web of Causation (Primary, Secondary, Tertiary care). Specific content on diabetes care including standards of care will built on specialty content embedded in each health professional curriculum. Results: Over 225 students participated in the interprofessional educational activity. Several of the disciplines used multiple methods to invite students to participate in this voluntary effort while one discipline provided a means by which students could select this activity as an elective to meet their graduation requirements and another integrated the activity into an existing course. Conclusions: While not completely new, transforming the way students and faculty in health professions education experience clinical and didactic environments is an imperative. Interprofessional education and clinical practice must be an intentional practice that needs and requires support from university administration for successful implementation and sustainability.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».