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Enregistrement W1990197734 · doi:10.3109/13561820.2014.1002907

Legislating interprofessional collaboration: A policy analysis of health professions regulatory legislation in Ontario, Canada

2015· article· en· W1990197734 sur OpenAlexafffundabout
Sandra Regan, Carole Orchard, Hossein Khalili, Laura Brunton

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of TorontoFanshawe CollegeWestern University
Organismes subventionnairesHealth CanadaWorld Health Organization
Mots-clésLegislationLegislatureCLARITYGovernment (linguistics)Public relationsPublic administrationObligationPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes to Ontario's health professions regulatory system were initiated through various legislative amendments. These amendments introduced a legislative obligation for health regulatory colleges to support interprofessional collaboration (IPC), collaborate where they share controlled acts, and incorporate IPC into their quality assurance programs. The purpose of this policy analysis was to identify activities, strategies, and collaborations taking place within health professions regulatory colleges pertaining to legislative changes related to IPC. A qualitative content analysis of (1) college documents pertaining to IPC (n = 355) and (2) interviews with representatives from 14 colleges. Three themes were identified: ideal versus reality; barriers to the ideal; and legislating IPC. Commitment to the ideal of IPC was evident in college documents and interviews. Colleges expressed concern about the lack of clarity regarding the intent of legislation. In addition, barriers stemming from long-standing issues in practice including scope of practice protection, conflicting legislation, and lack of knowledge about the roles of other health professionals impede IPC. Government legislation and health professional regulation have important roles in supporting IPC; however, broader collaboration may be required to achieve policy objectives.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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