Interprofessional education for students of the health professions: The “Seamless Care” model
Notice bibliographique
Résumé
"Seamless Care" was one of 21 grants awarded by Health Canada to inform policymakers of the effectiveness of interprofessional education in promoting collaborative patient-centred practice among health professionals. The "Seamless Care" model of interprofessional education was designed with input from three Faculties at Dalhousie University (Medicine, Dentistry and Health Professions). The design was grounded in relevant learning theories--Social Cognitive Theory, Self-efficacy, Situated Learning theory and Constructivism. The intervention was informed by principles of active learning, problem-based learning, reflection and role modeling. The primary goal of Seamless Care was to develop students' interprofessional patient-centred collaborative skills through experiential learning. Fourteen student teams, each including one student from medicine, nursing, pharmacy, dentistry and dental hygiene, learned with, from and about each other while they were mentored in the collaborative care of patients transitioning from acute care to the community. Student teams providing collaborative care assisted patients experiencing a chronic illness to become more active in managing their health through development of self-management and decision-making skills. This paper describes the Seamless Care model of interprofessional education and discusses the theoretical underpinnings of this experiential model of interprofessional education designed to extend classroom-based interprofessional education to the clinical setting.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 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 ».