The RIPPER Experience: A 3 Year Evaluation of an Australian Interprofessional Rural Health Education Pilot
Notice bibliographique
Résumé
AbstractBackground: The Rural Interprofessional Program Educational Retreat (RIPPER) uses interprofessional learning and educational strategies to prepare final year Tasmanian nursing, medical, and pharmacy students for effective healthcare delivery. RIPPER provided students (n = 90) with the opportunity to learn about working in an interdisciplinary team using authentic and relevant situational learning. RIPPER allowed students to work and learn interprofessionally in small teams and to apply their different professional skills and knowledge to a variety of rural healthcare situations.Methods and Findings: This article reports on three years of results from the program’s evaluation which used a pre-post test mixed method design. The findings show a significant and positive shift in students’ attitudes and understanding of interprofessional learning and practice following their participation in RIPPER. The evaluation findings suggest the need for sustainable interprofessional rural health education that is embedded in undergraduate curricula.Conclusion: The evaluation of RIPPER suggests that exposure of healthcare students to interprofessional education can positively affect their perceptions of collaboration, patient care, and teamwork. The evaluation also points to the rural context as an ideal place to showcase elements of effective interprofessional practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,027 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».