Fostering Interprofessional Learning in a Rehabilitation Setting: Development of an Interprofessional Clinical Learning Unit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The development and implementation of interprofessional (IP) clinical learning units as a method to enhance IP clinical education and improve patient care in a rehabilitation setting are described. METHODS: Using a community-based participatory research approach, academia and healthcare delivery agencies formed a partnership to create an IP clinical learning unit in a rehabilitation setting. Preimplementation data from surveys and focus group data identified areas for improvement to enhance IP understanding and collaboration. A working group developed and implemented initiatives to enhance IP practice. FINDINGS: Preimplementation, eight themes emerged from which the working group identified goals and implemented strategies to strengthen IP learning. Goals included Creation of an IP Learning Environment, Increased Awareness of IP Practice, Role Clarification, Enhanced IP Communication, and Reflection and Evaluation. Postimplementation data revealed six themes: Communication, Informal IP Learning, Role Awareness, Positive Learning Environment, Logistics, and Challenges. CONCLUSIONS: The development of the IP clinical learning unit was successful and rewarding, but not without its challenges. Formal IP education was necessary to enhance collaborative practice, even in a multidisciplinary environment. Commitment and support from all participants, particularly managers and administrators from the healthcare agency, were critical to success. CLINICAL RELEVANCE: The focus of this unit was on a stroke rehabilitation unit; however, the development and implementation principles identified may be applicable to any team-based clinical setting.
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.
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle