Articulating the ideal: 50 years of interprofessional collaboration in <i>Medical Education</i>
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Health care delivery and the education of clinicians have changed immensely since the creation of the journal Medical Education. In this project, we seek to answer the following three questions: How has the concept of collaboration changed over the past 50 years in Medical Education? Have the participants involved in collaboration shifted over time? Has the idea of collaboration itself been transformed over the past 50 years? METHODS: Starting from a constructionist view of scientific discourse, we used directed content analysis to sample, code and analyse 144 collaboration-related articles over the 50-year life span of Medical Education. We developed an analytical framework to identify the key components of varying articulations of 'collaboration', with a focus on shifts in language and terminology over time. Our sample was drawn from an archive of 1221 articles developed to celebrate the 50th anniversary of Medical Education. RESULTS: Interprofessional collaboration is conceptualised in three primary ways throughout our sample: as a psychometric property; as tasks or activities, and, more recently, as 'togetherness'. The first conceptualisation articulates collaboration as involving knowledge or skills that are teachable to individuals, the second as involving the education of teams to engage in structured meetings or task distribution, and the third as the building of networks of individuals who learn to form team identities. The 'leader' of collaboration is typically conceptualised as the doctor, who is consistently articulated by authors as the active agent of collaborative care. Other clinicians and students of other professions are, as the wording in this sentence suggests, usually positioned as 'others', and thus as more passive participants in, or even observers of, 'collaboration'. CONCLUSIONS: In order to meet goals of meaningful collaboration leading to higher-quality care, it behoves us as a community of educators and researchers to heed the ways in which we teach, think and write about interprofessional collaboration, interrogating our own language and assumptions that may be betraying and reproducing harmful care hierarchies.
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 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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».