Measures of interprofessional education and collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare and social services professionals are being called to engage in interprofessional education (IPE) and interprofessional collaboration (IPC) in order to provide efficient and effective care to clients and patients. As such, it is important to conduct research that contributes to evaluation of collaborative practice. A necessary component to any strong quantitative research methodology is the type of instruments used for data collection. However, identifying valid and reliable instruments to use in this area of research can be a daunting task. The purpose of this paper is to review the quantitative measures (i.e., surveys and questionnaires) described in the interprofessional literature. Twenty-three instruments were identified and analyzed for validity and reliability statistics, sample size, ease of access to items on measure, and applicability of measure to diverse professional populations. The two primary measures reviewed are the Readiness for Interprofessional Learning Scale (Parsell & Bligh, 1998 ) and the Interdisciplinary Education Perception Scale (Luecht, Madsen, Taugher, & Petterson, 1990 ). Limited information existed for the remaining measures. Despite the number of measures available for assessing and evaluating IPE and IPC, most lack sufficient theoretical and psychometric development. Several issues that impact the development of sound measures are discussed and implications for future IPC are proposed.
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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 | 0,015 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».