Patients as educators: Interprofessional learning for patient-centred care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with chronic conditions have unique expertise that enhances interprofessional education. Although their active involvement in education is increasing, patients have minimal roles in key educational tasks. A model that brings patients and students together for patient-centred learning, with faculty playing a supportive role, has been described in theory but not yet implemented. AIMS: To identify issues involved in creating an educational intervention designed and delivered by patients and document outcomes. METHOD: An advisory group of community members, students and faculty guided development of the intervention (interprofessional workshops). Community educators (CEs) were recruited through community organizations with a healthcare mandate. Workshops were planned by teams of key stakeholders, delivered by CEs, and evaluated by post-workshop student questionnaires. RESULTS: Workshops were delivered by CEs with epilepsy, arthritis, HIV/AIDS and two groups with mental health problems. Roles and responsibilities of planning team members that facilitated control by CEs were identified. Ten workshops attended by 142 students from 15 different disciplines were all highly rated. Workshop objectives defined by CEs and student learning both closely matched dimensions of patient-centredness. CONCLUSIONS: Our work demonstrates feasibility and impact of an educational intervention led by patient educators facilitated but not controlled by faculty.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».