The use of standardised patients in interprofessional education curriculum delivery: A causal-comparative study of student feedback
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Interprofessional education (IPE) has emerged as an essential component of training for students in the health and social care professions. Standardised patients (SPs) have also been developed as an important simulation-based learning modality in health and social care curricula due to the authenticity and realism of the patient or client encounter that may be replicated. Reports evaluating the use of SPs across an IPE curriculum in the health and social care professions are limited. Methods: This evaluation study used a causal-comparative research design to examine the effect of SPs as an instructional method in an IPE curriculum. Evaluative outcomes of the educational experiences of students attending 37 IPE learning modules offered between Autumn 2006 and Winter 2012 were analysed. Results: A total of 6,561 students from seven health and social care professions rated the usefulness of the instructional methods used in each module through post- module surveys. Students consistently rated SPs as significantly more useful than other instructional methods, and overall mean satisfaction scores were significantly higher for IPE modules that incorporated SPs. Conclusions: This study’s findings demonstrate the positive effect that SPs can have on the learning experiences of health and social care students. By Using SPs in IPE curricula, the authenticity of classroom-based interprofessional learning experiences can be enhanced and lead to more positive IPE learning outcomes.
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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 | 0,034 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».