Qatar Interprofessional Health Council: IPE for Qatar
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Qatar has grown rapidly over the past 10 years particularly in the areas of healthcare needs and provisioning. The population has grown from 617,000 in 2000 to over 1.7 million in 2010. The number of hospitals both private and public has nearly doubled with the number of healthcare workers surpassing 11,000 in 2011. To help meet the demand for trained healthcare professionals there are now 4 educational institutions in Qatar addressing medicine, nursing, pharmacy, and allied healthcare (School of Health Sciences at the College of the North Atlantic – Qatar, College of Pharmacy at Qatar University, University of Calgary – Qatar, and Weill-Cornell Medical College in Qatar). The World Health Organization (WHO) has identified a need to integrate all areas of healthcare and to foster team-based collaborative models to help improve healthcare service delivery. Interprofessional Education (IPE) provides a framework to facilitate such a model. A truly comprehensive and inclusive IPE program would include agreement on IPE competencies (shared competencies) amongst and between all healthcare educational providers (pre- and post-licensure) accompanied by collaborative models that promote and facilitate working together as teams. Measures of success include meeting the shared IPE competencies. This paper describes the formation of the Qatar Interprofessional Health Council (QIHC) to help address healthcare needs in Qatar and their efforts to move IPE forward in the state and in the region. The QIHC consists of members from the 4 healthcare educational institutions in Qatar as well as members from Sidra Medical and Research Center and Hamad Medical Corporation (HMC). A discussion of barriers and solutions is included as well as the efforts of the member institutions to provide IPE support and integration into their programs. The QIHC has recently been awarded a National Priorities Research Program (NPRP) research grant to help provide a solid and contextually appropriate framework for IPE in Qatar.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».