Evaluation framework for a multi-site practice-based interprofessional education intervention
Notice bibliographique
Résumé
The interprofessional literature suggests that there is a lack of evidence of the effectiveness of interprofessional education (IPE) on patient outcomes and critiques the methodology used to determine the evidence. This paper describes and critiques a comprehensive evaluation of a practice-based IPE intervention. The evaluation was challenged by the complexity of the project such as having multiple sites with great variability in settings and participants which required a multifaceted evaluation approach. Rather than reporting evaluation findings, this paper discusses the methodological successes and challenges of the evaluation framework used. The evaluation consisted of four components: process, outcomes, context and systems evaluation. A mixed method approach was used to collect information from a variety of data sources. Each evaluation component captured distinctive but complementary aspects of the intervention, providing a more complete understanding of the intervention. However, challenges also emerged, in particular for the outcomes component. Discussion of the challenges and benefits of each evaluation component are intended to inform future evaluation designs of complex practice-based IP education interventions. Specifically, adding systems concepts into evaluation can strengthen the evidence base of the effectiveness of IP education on IP practice and patient outcomes.
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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 | 0,317 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».