Developing a grounded theory for interprofessional collaboration acquisition using facilitator and actor perspectives in simulated wilderness medical emergencies
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Interprofessional collaboration is a complex process that has the potential to transform patient care for the better in urban, rural and remote healthcare settings. Simulation has been found to improve participants' interprofessional competencies, but the mechanisms by which interprofessionalism is learned have yet to be understood. A rural wilderness medicine conference (WildER Med) in northern Ontario, Canada with simulated medical scenarios has been demonstrated to be effective in improving participants' collaboration without formal interprofessional education (IPE) curriculum. ISSUES: Interprofessionalism may be taught through rural and remote medical simulation, as done in WildER Med where participants' interprofessional competencies improved without any formal IPE curriculum. This learning may be attributed to the informal and hidden curriculum. Understanding the mechanism by which this rural educational experience contributed to participants' learning to collaborate requires insight into the events before, during and after the simulations. The authors drew upon feedback from facilitators and patient actors in one-on-one interviews to develop a grounded theory for how collaboration is taught and learned. LESSONS LEARNED: Sharing emerged as the core concept of a grounded theory to explain how team members acquired interprofessional collaboration competencies. Sharing was enacted through the strategies of developing common goals, sharing leadership, and developing mutual respect and understanding. Further analysis of the data and literature suggests that the social wilderness environment was foundational in enabling sharing to occur. Medical simulations in other rural and remote settings may offer an environment conducive to collaboration and be effective in teaching collaboration. When designing interprofessional education, health educators should consider using emergency response teams or rural community health teams to optimize the informal and hidden curriculum contributing to interprofessional learning.
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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 | 0,049 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».