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Enregistrement W2315065561 · doi:10.3109/13561820.2015.1122582

A design thinking approach to evaluating interprofessional education

2016· article· en· W2315065561 sur OpenAlexaff
Peter S. Cahn, Andrew S. Bzowyckyj, Lauren Collins, Alan Dow, Kristen Goodell, Alex Johnson, David J. Klocko, Mary Knab, Kathryn Parker, Scott Reeves, Brenda K. Zierler

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesRadcliffe Institute for Advanced Study, Harvard University
Mots-clésInterprofessional educationMedical educationPsychologyMedicineNursingComputer scienceHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The complex challenge of evaluating the impact of interprofessional education (IPE) on patient and community health outcomes is well documented. Recently, at the Radcliffe Institute for Advanced Study in the United States, leaders in health professions education met to help generate a direction for future IPE evaluation research. Participants followed the stages of design thinking, a process for human-centred problem solving, to reach consensus on recommendations. The group concluded that future studies should focus on measuring an intermediate step between learning activities and patient outcomes. Specifically, knowing how IPE-prepared students and preceptors influence the organisational culture of a clinical site as well as how the culture of clinical sites influences learners' attitudes about collaborative practice will demonstrate the value of educational interventions. With a mixed methods approach and an appreciation for context, researchers will be able to identify the factors that foster effective collaborative practice and, by extension, promote patient-centred care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,119
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1190,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0090,004
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,421 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations43
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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