The Interprofessional Socialization and Valuing Scale: A tool for evaluating the shift toward collaborative care approaches in health care settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need for tools by which to evaluate the beliefs, behaviors, and attitudes that underlie interprofessional socialization and collaborative practice in health care settings. METHOD: This paper introduces the Interprofessional Socialization and Valuing Scale (ISVS), a 24-item self-report measure based on concepts in the interprofessional literature concerning shifts in beliefs, behaviors, and attitudes that underlie interprofessional socialization. The ISVS was designed to measure the degree to which transformative learning takes place, as evidenced by changed assumptions and worldviews, enhanced knowledge and skills concerning interprofessional collaborative teamwork, and shifts in values and identities. The scales of the ISVS were determined using principal components analysis. RESULTS: The principal components analysis revealed three scales accounting for approximately 49% of the variance in responses: (a) Self-Perceived Ability to Work with Others, (b) Value in Working with Others, and (c) Comfort in Working with Others. These empirically derived scales showed good fit with the conceptual basis of the measure. CONCLUSION: The ISVS provides insight into the abilities, values, and beliefs underlying socio-cultural aspects of collaborative and authentic interprofessional care in the workplace, and can be used to evaluate the impact of interprofessional education efforts, in house team training, and workshops.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».