Assessing Interprofessional Learning during a Student Placement in an Interprofessional Rehabilitation University Clinic in Primary Healthcare in a Canadian Francophone Minority Context
Notice bibliographique
Résumé
Background: Interprofessional collaboration is deemed the key to quality patient care and the future for healthcare delivery models. Such a complex competency needs to be learned; as such, interprofessional education should be a key component of health professional programs. An Interprofessional Rehabilitation University Clinic was created to promote interprofessional education at the pre-licensure level. However, few resources are currently available to assess interprofessional learning; no tool (English or French) that specifically assesses interprofessional learning could be identified.Methods and Findings: A self-administered questionnaire was developed to assess interprofessional learning during a clinical placement. Using a single-group posttest-only design, this descriptive pilot project reports the results obtained with this tool for the first 15 students on placement at the Clinic. Preliminary findings suggest this tool helped demonstrate that, during placements in an interprofessional clinic, students developed some understanding of their own profession as well as of other professions. Responses showed that participants believe that interprofessional interventions are more efficient, save time, and facilitate sharing of information leading to a better comprehension of the clients’ situations. The tool suggests that students feel that an interprofessional educational experience is beneficial for clients and for themselves.Conclusions: Assessing interprofessional learning is challenging. Although the tool developed during this project is most promising, further research is warranted to increase its usefulness in assessing interprofessional learning.
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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 | 0,016 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,010 |
| 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 ».