Every team needs a coach: Training for interprofessional clinical placements
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing awareness of the benefits of interprofessional education and interprofessional collaboration (IPC), understanding how teams successfully transition to IPC is limited. Student exposure to interprofessional teams fosters the learners' integration and application of classroom-based interprofessional theory to practice. A further benefit might be reinforcing the value of IPC to members of the mentoring team and strengthening their IPC. The research question for this study was: Does training in IPC and clinical team facilitation and mentorship of pre-licensure learners during interprofessional clinical placements improve the mentoring teams' collaborative working relationships compared to control teams? Statistical analyses included repeated time analysis multivariate analysis of variance (MANOVA). Teams on four clinical units participated in the project. Impact on intervention teams pre- versus post-interprofessional clinical placement was modest with only the Cost of Team score of the Attitudes Towards Healthcare Team Scale improving relative to controls (p = 0.059) although reflective evaluations by intervention team members noted many perceived benefits of interprofessional clinical placements. The significantly higher group scores for control teams (geriatric and palliative care) on three of four subscales of the Assessment of Interprofessional Team Collaboration Scale underscore our need to better understand the unique features within geriatric and palliative care settings that foster superior IPC and to recognise that the transition to IPC likely requires a more diverse intervention than the interprofessional clinical placement experience implemented in this study. More recently, it is encouraging to see the development of innovative tools that use an evidence-based, multi-dimensional approach to support teams in their transition to IPC.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».