The experiences of administrators, educators and clinicians during the development and implementation of interprofessional clinical learning units
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Interprofessional and collaborative practice is essential for effective patient care in new and evolving healthcare service delivery models. Traditionally, interprofessional clinical learning has focused on students and clinicians, however healthcare administrators and managers may play a key role in the success of interprofessional clinical learning. In this paper, the triumphs and trials of those engaged in the interprofessional clinical learning unit (IPCLU) conceptualisation, development and implementation are presented.Methods: Over 60 executives, directors, frontline managers, educators, researchers and staff participated in the development and initiation of an IPLCU in three distinct clinical settings in Alberta: tertiary rehabilitation, acute care and continuing care. Focus groups were used to explore participants’ experiences of developing, initiating and implementing an IPLCU.Results: A qualitative analysis revealed the following predominant themes that describe significant outcomes or considerations: pre-IPCLU challenges, team dynamics, student experiences, cultural changes, sustainability and leadership.Conclusions: Successful implementation of IPCLUs can be achieved with participation and leadership from clinicians and educators and the support of administration at both the academic institution and the healthcare agency.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».