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Enregistrement W2605437583

Training in interprofessional collaboration

2012· article· en· W2605437583 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Line Paré, Jean Maziade, Francine Pelletier, Nathalie Houle, Maximilien Iloko-Fundi

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationInterprofessional educationTraining (meteorology)Primary careProcess (computing)Health careUnit (ring theory)MedicineNursingPsychologyComputer scienceFamily medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem addressed A number of agencies that accredit university health sciences programs recently added standards for the acquisition of knowledge and skills with respect to interprofessional collaboration. Within primary care settings there are no practical training programs that allow students from different disciplines to develop competencies in this area. Objective of the program The training program was developed within family medicine units affiliated with Universite Laval in Quebec for family medicine residents and trainees from various disciplines to develop competencies in patient-centred, interprofessional collaborative practice in primary care. Program description Based on adult learning theories, the program was divided into 3 phases—preparing family medicine unit professionals, training preceptors, and training the residents and trainees. The program’s pedagogic strategies allowed participants to learn with, from, and about one another while preparing them to engage in contemporary primary care practices. A combination of quantitative and qualitative methods was used to evaluate the implementation process and the immediate results of the training program. Conclusion The training program had a positive effect on both the clinical settings and the students. Preparation of clinical settings is an important issue that must be considered when planning practical interprofessional training.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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