Evaluation of an interprofessional continuing professional development initiative in primary health care
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Interest in collaborative care approaches and in interprofessional education (IPE) to prepare providers for interprofessional collaboration is increasing and particularly so in the field of primary health care. Although evidence for the effectiveness of IPE is mixed, Barr et al. (2005) have proposed a useful framework for evaluating six levels of IPE outcomes. The Building a Better Tomorrow Initiative (BBTI) was a continuing professional development (CPD) program established to enhance the collaborative competencies of primary health care providers and foster interprofessional collaboration in primary health care settings. This article describes the evaluation design, specific measures, and educational outcomes of the BBTI program using Barr and colleagues' evaluation framework. METHODS: We used a mixed method approach. The evaluation research design was a one-group, pre- to poststudy utilizing a combination of quantitative and qualitative evaluation instruments and methods to collect data for the six levels of the Barr et al. evaluation framework. Evaluation focused especially on the following levels: participant satisfaction (reaction), confidence change (attitudes), performance change, and organizational impact. RESULTS: Participants were very satisfied with the BBTI modules and reported significant increases in their confidence and interprofessional collaborative competencies upon return to their primary health care practice sites. Interviews and focus groups with participants and administrators suggest that the BBTI modules were also effective in promoting and fostering interprofessional collaboration within primary health care settings. DISCUSSION: Results suggest that interprofessional CPD is effective in enhancing understanding of the roles of other professions, fostering respect and positive attitudes toward interprofessional collaboration, developing collaborative competencies, and promoting organizational change.
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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 | 0,043 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».