Competencies and Frameworks in Interprofessional Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Health professionals need preparation and support to work in collaborative practice teams, a requirement brought about by an aging population and increases in chronic and complex diseases. Therefore, health professions education has seen the introduction of interprofessional education (IPE) competency frameworks to provide a common lens through which disciplines can understand, describe, and implement team-based practices. Whilst an admirable aim, often this has resulted in more confusion with the introduction of varying definitions about similar constructs, particularly in relation to what IPE actually means.The authors explore the nature of the terms competency and framework, while critically appraising the concept of competency frameworks and competency-based education. They distinguish between competencies for health professions that are profession specific, those that are generic, and those that may be achieved only through IPE. Four IPE frameworks are compared to consider their similarities and differences, which ultimately influence how IPE is implemented. They are the Interprofessional Capability Framework (United Kingdom), the National Interprofessional Competency Framework (Canada), the Core Competencies for Interprofessional Collaborative Practice (United States), and the Curtin University Interprofessional Capability Framework (Australia).The authors highlight the need for further discussion about establishing a common language, strengthening ways in which academic environments work with practice environments, and improving the assessment of interprofessional competencies and teamwork, including the development of assessment tools for collaborative practice. They also argue that for IPE frameworks to be genuinely useful, they need to augment existing curricula by emphasizing outcomes that might be attained only through interprofessional activity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle