The evaluation of learner outcomes in interprofessional continuing education: A literature review and an analysis of survey instruments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interprofessional education (IPE) is thought to be important in fostering interprofessional practice (IPP) and in optimizing patient care, but formal evaluation is lacking. AIM: To identify, through review of IPE evaluation instruments in the context of Barr/Kirkpatrick's hierarchy of IPE learner outcomes, the comprehensiveness of current evaluation strategies and gaps needing to be addressed. METHODS: MEDLINE and CINAHL were searched for work relating to IPE/IPP evaluation published between 1999 and September 2010 that contained evaluation tools. Tool items were stratified by learner outcome. Trends and gaps in tool use and scope were evaluated. RESULTS: One hundred and sixty three articles were reviewed and 33 relevant tools collected. Twenty-six (78.8%) were used in only one paper each. Five hundred and thirty eight relevant items were identified, with 68.0% assessing changes in perceptions of IPE/IPP. Fewer items were found to assess learner reactions (20.6%), changes in behaviour (9.7%), changes in knowledge (1.3%) and organizational practice (0.004%). No items addressed benefits to patients; most were subjective and could not be used to assess such higher level outcomes. CONCLUSIONS: No gold-standard tool has been agreed upon in the literature, and none fully addresses all IPE learner outcomes. Objective measures of higher level outcomes are necessary to ensure comprehensive evaluation of IPE/IPP.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,140 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».