Learner : preceptor ratios for practice‐based learning across health disciplines: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Practice-based learning is a cornerstone of developing clinical and professional competence in health disciplines. Practice-based learning systems have many interacting components, but a key facet is the number of learners per preceptor. Different learner : preceptor ratios may have unique benefits and pose unique challenges for participants. This is the first comprehensive systematic review of the topic. Our research questions were: What are the benefits and challenges of each learner : preceptor ratio in practice-based learning from the perspectives of the learners, preceptors, patients and stakeholder organisations (i.e. the placing and health care delivery organisations)? Are any ratios superior to others with respect to these characteristics and perspectives? METHODS: Qualitative systematic review of published English-language literature since literature database inception, including multiple health disciplines. RESULTS: Seventy-three articles were included in this review. Eight learner : preceptor ratio arrangements were identified involving nursing, physiotherapy, occupational therapy, pharmacy, dietetics, speech and language therapy, and medicine. Each arrangement offers unique benefits and challenges from the perspectives of learners, preceptors, programmes and health care delivery organisations. Patient perspectives were absent. Despite important advantages of each ratio for learners, preceptors and organisations, some of which may be profession specific, the 2 : 1 and 2+ : 2+ learner : preceptor ratios appear to be most likely to successfully balance the needs of all stakeholders. CONCLUSIONS: Regardless of the learner : preceptor ratio chosen for its expected benefits, our results illuminate challenges that can be anticipated and managed. Patient perspectives should be incorporated into future studies of learner : preceptor ratios.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».