Interprofessional Experiences at a Student-run Clinic: Who Participates and What Do They Learn?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Student-run Clinics (SRCs) are student-driven, interprofessional community service-learning primary care initiatives in which students of different disciplines work collaboratively under the supervision of licensed healthcare professionals. Despite their increasing prominence and promise as vehicles for interprofessional education, little is known about the characteristics of students or mentors who participate in these initiatives. Methods: A quality improvement review was conducted by members of an interprofessional, student-run clinic based on data collected in the first 3 years of clinic operation. Program records and anonymous feedback forms were examined for information regarding student and mentor characteristics (e.g., discipline, frequency of participation) and information regarding service provider satisfaction and recommendations. Findings: The STAR Clinic had low student retention with the majority of students attending only one clinic shift. There was also limited student and mentor diversity, with medicine and nursing most highly represented. Qualitative information highlighted areas of strength and opportunities for improvement. Conclusions: Recruitment and retention of students and mentors should be a priority for SRCs. Efforts devoted to increasing interprofessional diversity would likely benefit clients and allow for a more holistic approach to person-centred care.
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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 | 0,012 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».