A Rural Interprofessional Educational Initiative: What Success Looks Like
Notice bibliographique
Résumé
The researchers implemented an interprofessional education (IPE) pilot program, wherein final year baccalaureate nursing students and 3rd year medical students undertook preceptorships concurrently in a semi-rural acute care setting.The goal was to emphasize interprofessional (IP) collaboration and team-building.The researchers sought to determine how hands-on, clinically-Online Journal of Rural Nursing and Health Care, 16(2) http://dx.doi.org/10.14574/ojrnhc.v16i2.4176 based IP experiences could improve classroom-based IPE, and how the rural context might mediate such experiences.This article is an exploration of how participants defined a successful rural IPE experience, and which factors promoted or hindered that success.The definition of rural as used in the context of the research is to live outside of a major city.Three nursing and four medical students who agreed to undertake rural preceptorships were recruited through their supervising faculty.Upon their placement, three registered nurses and four physicians, assigned to precept the students, also agreed to take part.The researchers collected data through midpoint and endpoint semi-structured interviews, and two focus groups.The data were coded and analysed using Glaserian grounded theory.In the participants' view, successful rural IPE resulted in enhanced knowledge of each others' scope of practice, firsthand insights into rural IP teamwork and increased confidence in working with other disciplines.Authenticity was a key distinguishing rural feature.Success moreover depended on buy-in and facilitation by preceptors and staff, and student initiative and selfreliance.Hinderances to success were lack of logistical support, professional inertia or turfconsciousness, and student discomfort with IP engagement.Over the course of the pilot, the students grew to emulate their rural preceptors' interprofessional collegiality beyond the clinical setting.The results of this study support the implementation of IPE in clinical rotations as an alternative or an adjunct to classroom-based IPE.The rural context may be particularly advantageous to clinical IPE owing to comprehensive coverage of acute care and holistic, community focus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».