Using interprofessional simulation to improve collaborative competences for nursing, physiotherapy, and respiratory therapy students
Notice bibliographique
Résumé
Within the care of people living with respiratory conditions, nursing, physiotherapy, and respiratory therapy healthcare professionals routinely work in interprofessional teams. To help students prepare for their future professional roles, there is a need for them to be involved in interprofessional education. The purpose of this project was to compare two different methods of patient simulation in improving interprofessional competencies for students in nursing, physiotherapy, and respiratory therapy programmes. The Canadian Interprofessional Health Collaborative competencies of communication, collaboration, conflict resolution patient/family-centred care, roles and responsibilities, and team functioning were measured. Using a quasi-experimental pre-post intervention approach two different interprofessional workshops were compared: the combination of standardised and simulated patients, and exclusively standardised patients. Students from nursing, physiotherapy, and respiratory therapy programmes worked together in these simulation-based activities to plan and implement care for a patient with a respiratory condition. Key results were that participants in both years improved in their self-reported interprofessional competencies as measured by the Interprofessional Collaborative Competencies Attainment Survey (ICCAS). Participants indicated that they found their interprofessional teams did well with communication and collaboration. But the participants felt they could have better involved the patients and their family members in the patient's care. Regardless of method of patient simulation used, mannequin or standardised patients, students found the experience beneficial and appreciated the opportunity to better understand the roles of other healthcare professionals in working together to help patients living with respiratory conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».