Simulation in interprofessional education for patient‐centred collaborative care
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper is a report of preliminary evaluations of an interprofessional education through simulation project by focusing on learner and teacher reactions to the pilot modules. BACKGROUND: Approaches to interprofessional education vary widely. Studies indicate, however, that active, experiential learning facilitate it. Patient simulators require learners to incorporate knowing, being and doing in action. A theoretically based competency framework was developed to guide interprofessional education using simulation. The framework includes a typology of shared, complementary and profession-specific competencies. Each competency type is associated with an intraprofessional, multiprofessional, or interprofessional teaching modality and with the professional composition of learner groups. METHOD: The project is guided by an action research approach in which ongoing evaluation generates knowledge to modify and further develop it. Preliminary evaluations of the first pilot module, cardiac resuscitation rounds, among 101 nursing students, 42 medical students and 70 junior medical residents were conducted in 2005-2007 using a questionnaire with rating scales and open-ended questions. Another 20 medical students, 7 junior residents and 45 nursing students completed a questionnaire based on the Interdisciplinary Education Perception scale. FINDINGS: Simulation-based learning provided students with interprofessional activities they saw as relevant for their future as practitioners. They embraced both the interprofessional and simulation components enthusiastically. Attitudinal scores and responses were consistently positive among both medical and nursing students. CONCLUSION: Interprofessional education through simulation offers a promising approach to preparing future healthcare professionals for the collaborative models of healthcare delivery being developed internationally.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».