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Enregistrement W2217038055 · doi:10.3109/13561820.2015.1046159

A comparative study of professional and interprofessional values between health professional associations

2015· review· en· W2217038055 sur OpenAlexfundno aff
PaiHsuan Tsou, Julie Shih, Ming‐Jung Ho

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2015
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésExcellenceInterprofessional educationHealth professionsAccountabilityEthical codeHealth careHealth professionalsProfessional associationAltruism (biology)Professional conductMedicineMedical educationNursingPsychologyPublic relationsPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for effective interprofessional collaboration to ensure safe patient care is crucial. However, health professions are guided by separate professional codes of conduct. To examine whether professional codes are consistent across professions, this review examines 13 key health professional associations in the United States and compares their values to the guiding principles of interprofessional practice defined by the Interprofessional Professionalism Collaborative (IPC). Findings indicate that all six of the IPC's principles (altruism/caring, excellence, ethics, respect, communication, and accountability) were shared by the majority of professions, with many emphasizing two additional attributes, integrity and justice, suggesting there is room to expand the IPC's core principles. Few associations included interprofessional communication and collaboration in their professional codes. There is potential for associations to promote greater interprofessional collaboration by reshaping their professional frameworks. With many shared values across professions, establishing a common framework of interprofessional professionalism is feasible.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,007
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,425 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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