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Enregistrement W2153320792 · doi:10.3109/13561820902921654

Performance-based competencies for culturally responsive interprofessional collaborative practice

2009· article· en· W2153320792 sur OpenAlexaff
Valerie Banfield, Kelly Lackie

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensRegistered Nurses' Association of OntarioNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorInterprofessional educationMedical educationCurriculumVariety (cybernetics)MedicineCertificationHealth careNursingKnowledge managementPsychologyPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper will highlight how a literature review and stakeholder-expert feedback guided the creation of an interprofessional facilitator-collaborator competency tool, which was then used to design an interprofessional facilitator development program for the Partners for Interprofessional Cancer Education (PICE) Project. Cancer Care Nova Scotia (CCNS), one of the PICE Project partners, uses an Interprofessional Core Curriculum (ICC) to provide continuing education workshops to community-based practitioners, who as a portion of their practice, care for patients experiencing cancer. In order to deliver this curriculum, health professionals from a variety of disciplines required education that would enable them to become culturally sensitive interprofessional educators in promoting collaborative patient-centred practice. The Registered Nurses Professional Development Centre (RN-PDC), another PICE Project partner, has expertise in performance-based certification program design and utilizes a competency-based methodology in its education framework. This framework and methodology was used to develop the necessary interprofessional facilitator competencies that incorporate the knowledge, skills, and attitudes required for performance. Three main competency areas evolved, each with its own set of competencies, performance criteria and behavioural indicators.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,415 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations38
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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