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Enregistrement W2109535083 · doi:10.3109/13561821003761457

A review of the evidence for the maximization of clinical placement opportunities through interprofessional collaboration

2010· review· en· W2109535083 sur OpenAlexaffabout
Patricia M. Smith, J.A. Seeley

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2010
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensLakehead UniversityConfederation CollegeNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLicensureContext (archaeology)NursingMedicineEconomic shortageMedical educationHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interprofessional collaboration has been suggested as a potential solution to clinical placement shortages. This review was designed to compile the evidence on the use of interprofessional and nursing intraprofessional collaboration to maximize clinical placement opportunities for undergraduate/pre-licensure health professional students. A worldwide search of the published and grey literature was conducted, supplemented by 28 interviews across Canada. Results revealed only two articles, both in nursing – one that described an intraprofessional nursing collaboration consisting of a clinical placement consortium for finding placements, and one that described a unique program that provided a seamless transition from a practice nurse program to associate degree nursing program and that included collaboration with clinical placements. The interviews revealed various types of collaborations designed to maximize placements and various mechanisms by which these collaborations served to maximize placements including easing the pressure to find preceptors and increasing the number of placements. The authors concluded that while collaborations exist specifically to maximize placements, at least in Canada, it was neither happening within the context of research nor being formally evaluated. More evaluation is needed in order to clarify the evidence by which collaboration works or does not work to maximize placement opportunities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,396
Tête enseignante GPT0,626
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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