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Enregistrement W2133874730 · doi:10.22230/jripe.2009v1n1a4

Effectiveness of a Faculty Development Program in Fostering Interprofessional Education Competencies

2009· article· en· W2133874730 sur OpenAlexaffvenue
Debbie Kwan, Keegan K. Barker, Denyse Richardson, Susan Wagner, Zubin Austin

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Interprofessional Practice and Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterprofessional educationPsychological interventionRandomized controlled trialIntervention (counseling)Medical educationMedicineFaculty developmentProgram evaluationPsychologyNursingProfessional developmentHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractBackground: To determine the effectiveness of a faculty development program offered to clinical faculty in fostering interprofessional education competencies.Methods and Findings: A pre-post randomized control group design was used in which only one of two cohorts of clinical faculty received an interprofessional educational intervention. Both cohorts then facilitated case-based interprofessional education sessions for student learners. A variety of outcome measures were used to assess differences between groups in terms of knowledge, skills, and attitudes related to interprofessional education and practice. No significant differences were noted between the control and intervention groups.Conclusions: The use of a pre-post randomized control group design to measure effectiveness of an educational intervention should be considered to demonstrate the impact of educational interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,467 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations13
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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