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Enregistrement W1984953305 · doi:10.3109/13561820.2013.874981

Improving chronic care through continuing education of interprofessional primary healthcare teams: a process evaluation

2014· article· en· W1984953305 sur OpenAlexaffabout
Jann Paquette‐Warren, Sharon E. Roberts, Meghan Fournie, Marie Tyler, Judith Belle Brown, Stewart B. Harris

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingDocumentationHealth careFlexibility (engineering)Medical educationProcess (computing)Interprofessional educationNursingPsychologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Process evaluations assess program structures and implementation processes so that outcomes can be accurately interpreted. This article reports the results of a process evaluation of Partnerships for Health, an initiative targeting interprofessional primary healthcare teams to improve chronic care in Southwestern Ontario, Canada. Program documentation, participant observation, and in-depth interviews were used to capture details about the program structure, implementation process, and experience of implementers and participants. Results suggest that the intended program was modified during implementation to better meet the needs of participants and to overcome participation barriers. Elements of program activities perceived as most effective included series of off-site learning/classroom sessions, practice-based/workplace information-technology (IT) support, and practice coaching because they provided: dedicated time to learn how to improve chronic care; team-building/networking within and across teams; hands-on IT training/guidance; and flexibility to meet individual practice needs. This process evaluation highlighted key program activities that were essential to the continuing education (CE) of interprofessional primary healthcare teams as they attempted to transform primary healthcare to improve chronic care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,425 · 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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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