The Readiness of Postgraduate Health Sciences Students for Interprofessional Education in Iran
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Interprofessional education has been recognized as an effective educational approach towards enabling students to provide comprehensive and safe team care for promotion of health outcomes of patients. This study was conducted in order to assess the readiness of postgraduate health science students for interprofessional education/learning, as well as identify barriers to the implementation of such an approach in Iran from the students' point of view. METHODS: This was a cross-sectional and descriptive-analytical study conducted in 2013 on 500 postgraduate students in three main professional groups: medical, nursing and other allied health professions across a number of Iranian Universities using the convenience sampling method. Quantitative Data were collected through self-administering the Readiness for InterProfessional Learning Scale (RIPLS) questionnaire with acceptable internal consistency (? = 0.86). The data were analyzed by SPSS18. Qualitative data were gathered by an open-ended questionnaire and analyzed by qualitative content analysis method. RESULTS: The mean score of the students' readiness (M=80, SD=8.6) was higher than the average score on the Scale (47.5). In comparison between groups, there was no statistically significant difference between groups in their readiness (p>0.05). Also four main categories were identified as barriers to implementation of interprofessional education from the students' point of view; the categories were an inordinately profession-oriented, individualistic culture, style of management and weak evidence. CONCLUSION: An acceptable degree of readiness and a generally favorable attitude among students towards interprofessional education show that there are appropriate attitudinal and motivational backgrounds for implementation of interprofessional education, but it is necessary to remove the barriers by long-term strategic planning and advancing of interprofessional education in order to address health challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».