A novel interprofessional shadowing initiative for senior medical students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interprofessional collaboration is vital to patient care. However, many medical students interact poorly with nurses during clinical clerkships, and less is known about their relationships with other healthcare professionals (HCPs). Two nurse shadowing interprofessional education (IPE) initiatives for first-year medical students have been studied. Similar programs for senior medical students have not been reported and none have included non-nurse HCPs. METHODS: Two-hundred seven third-year medical students were assigned to shadow a HCP from one of 20 professions for a two-hour period, one week prior to clerkship. The authors analyzed Likert-like rating scales and qualitative feedback from post-experience surveys. RESULTS: A large majority (92.3%) of the 207 respondents found the experience to be a valuable component of their medical education. Three quarters (74.9%) of students felt better equipped to communicate with HCPs. Qualitative feedback revealed students felt the program was practical, improved their understanding of HCPs and wanted additional similar opportunities to learn about HCPs. CONCLUSIONS: Analysis of this innovative IPE intervention suggests it may benefit senior medical students and other HCPs. Other medical schools may wish to pilot similar IPE activities in order to prepare a collaborative, practice-ready health workforce.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,001 |
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.
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 ».