Understanding Partnerships With Patients/Clients in a Team Context Through Verbatim Theater
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patient partnership has come to the forefront in health care practice and education, influencing professional programs and interprofessional education curricula. While students conceptually understand the idea of partnering with the patient, the practice of doing so is more challenging. Innovative ways to teach this health care approach may be effective in enabling students to apply their learning and promote enhanced patient partnerships. This resource provides an arts-based approach for exploring notions of partnerships with patients in a team context with interprofessional collaboration. Method: This 2-hour resource features a verbatim reader's theater script and accompanying discussion questions for a small-group reading and debrief activity. The voice of individuals with lived experience is elevated to enhance student learning and connection to the topic. Quotations were taken from interviews with individuals who had experience with the health care system and from health care providers. Results: The script and accompanying small-group discussion questions have been used in the interprofessional education curriculum with approximately 1,100 health profession students. Student response has been positive, indicating a new appreciation for thinking about partnering with patients. Discussion: Although the script has been used in the context of interprofessional education, it has the potential to be used as part of uniprofessional teaching and in practice environments, since understanding the nature of partnerships between practitioners and patients transcends all settings.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».