Understanding students’ and clinicians’ experiences of informal interprofessional workplace learning: an Australian qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: While postgraduate studies have begun to shed light on informal interprofessional workplace learning, studies with preregistration learners have typically focused on formal and structured work-based learning. The current study investigated preregistration students' informal interprofessional workplace learning by exploring students' and clinicians' experiences of interprofessional student-clinician (IPSC) interactions. DESIGN: A qualitative interview study using narrative techniques was conducted. SETTING: Student placements across multiple clinical sites in Victoria, Australia. PARTICIPANTS: Through maximum variation sampling, 61 participants (38 students and 23 clinicians) were recruited from six professions (medicine, midwifery, nursing, occupational therapy, paramedicine and physiotherapy). METHODS: We conducted 12 group and 10 individual semistructured interviews. Themes were identified through framework analysis, and the similarities and differences in subthemes by participant group were interrogated. RESULTS: Six themes relating to four research questions were identified: (1) conceptualisations of IPSC interactions; (2) context for interaction experiences; (3) the nature of interaction experiences; (4) factors contributing to positive or negative interactions; (5) positive or negative consequences of interactions and (6) suggested improvements for IPSC interactions. Seven noteworthy differences in subthemes between students and clinicians and across the professions were identified. CONCLUSIONS: Despite the results largely supporting previous postgraduate research, the findings illustrate greater breadth and depth of understandings, experiences and suggestions for preregistration education. Educators and students are encouraged to seek opportunities for informal interprofessional learning afforded by the workplace.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».