Attitudes of health sciences faculty members towards interprofessional teamwork and education
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
OBJECTIVES: Faculty attitudes are believed to be a barrier to successful implementation of interprofessional education (IPE) initiatives within academic health sciences settings. The purpose of this study was to examine specific attributes of faculty members, which might relate to attitudes towards IPE and interprofessional teamwork. METHODS: A survey was distributed to all faculty members in the medicine, nursing, pharmacy and social work programmes at our institution. Respondents were asked to rate their attitudes towards interprofessional health care teams, IPE and interprofessional learning in an academic setting using scales adopted from the peer-reviewed literature. Information on the characteristics of the respondents was also collected, including data on gender, prior experience with IPE, age and years of practice experience. RESULTS: A total response rate of 63.0% was achieved. Medicine faculty members reported significantly lower mean scores (P < 0.05) than nursing faculty on attitudes towards IPE, interprofessional teams and interprofessional learning in the academic setting. Female faculty and faculty who reported prior experience in IPE reported significantly higher mean scores (P < 0.05). Neither age, years of practice experience nor experience as a health professional educator appeared to be related to overall attitudinal responses towards IPE or interprofessional teamwork. CONCLUSIONS: The findings have implications for both the advancement of IPE within academic institutions and strategies to promote faculty development initiatives. In terms of IPE evaluation, the findings also highlight the importance of measuring baseline attitudinal constructs as part of systematic evaluative activities when introducing new IPE initiatives within academic settings.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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