Examining Professional Stereotypes in an Interprofessional Education Simulation Experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Interprofessional education (IPE) provides a platform for early professional socialization, potentially affecting the accuracy of stereotypes among health professions students. The purpose of this study was to implement an interprofessional simulation with nursing, respiratory therapy (RT), and speech language pathology (SLP) students, and using the Student Stereotype Rating Questionnaire, evaluate how an IPE simulation approach may alter stereotypes that learners carry with them related to themselves and professions other than their own.Methods and Findings: Participants rated the extent to which they believe attributes, based on nine professional characteristics, apply to either their own profession (autostereotypes), other professions (heterostereotypes), or their own profession as seen by others (perceived autostereotypes) with the Student Stereotype Rating Questionnaire (SSRQ). A quasi-experimental pretest-posttest design was used, and descriptive and analytical statistics conducted within and across groups. Participant impressions of the IPE experience are presented. Main limitations included smaller sample size of RT and SLP participants.Conclusions: Results showed a significant difference from pre- to post-IPE simulation in nursing heterostereoptype, autostereotype, and perceived autostereotype scores. No significant difference was seen in hetereostereotypes of RT and SLP students. Overall, student impressions were positive. Recommendations include study replication for larger sample size.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».