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Enregistrement W2080364279 · doi:10.1111/j.1365-2850.2006.01032.x

Re‐examining the evaluation of interprofessional education for community mental health teams with a different lens: understanding presage, process and product factors

2006· article· en· W2080364279 sur OpenAlexaff
Scott Reeves, Della Freeth

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatric and Mental Health Nursing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentProcess (computing)Product (mathematics)Mental healthService (business)Process managementKey (lock)Medical educationPsychologyComputer scienceMedicineEngineeringBusinessPedagogyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper revisits the formative evaluation of a pilot project that offered in-service interprofessional education (IPE), which is designed to enhance the collaborative practice, to two UK community mental health teams (CMHTs). While the IPE was well received and resulted in some improvements in team functioning, wider successes were elusive. Specifically, collaborative action plans were not implemented, and the pilot programme was ultimately not rolled out to other CMHTs. The purpose of this paper is to test the usefulness of the presage-process-product (3P) framework for analysis as a means to untangle the complex web of factors that promoted and inhibited success in this initiative. The framework, which captures key features of the initiative as a dynamic system, proved effective, yielding new insights, making connections clearer and highlighting the critical importance of presage. We argue that use of the 3P model during the development of in-service IPE could ensure that planning oversights are minimized, thereby improving outcomes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,389 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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