Interprofessional communication: How do we do it?
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional education in preparation for the skills to execute teams and teamwork through interprofessional collaboration has been publicized and mandated by several professional associations through accreditation standards. The prerequisite is emphasized by the National Academy of Medicine (formerly the Institute of Medicine) as a mantra for successful healthcare outcomes. In response, the Interprofessional Education Collaborative (known as IPEC) published core competencies in 2011 with an update in 2016. While these statements are not each independently expressed in measurable terms, they stand as a compendium to guide interprofessional collaboration. To date, the literature does not reflect a comprehensive approach to explicating or interpreting these to be embraced more readily. Further, the literature to enlighten student education outstrips the literature to illuminate faculty education, though we acknowledge the work of the National Center for Interprofessional Practice and Education to inspire faculty education through a variety of platforms. Though the IPEC publications represent seminal work in the US, built on earlier work from the UK and others, its translation for faculty education applying a straight-forward, orderly, and methodical approach has not been done. Our attempt was to take one of the four (“4”) IPEC core competencies, Core Competency 3: Interprofessional Communication, and describe its underpinnings in a systematic way as another tool for faculty education. It may open the door to further expound on each competency statement to employ IPEC competencies within a healthcare community that includes students, faculty and post graduate professionals.
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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 | 0,040 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,027 |
| Communication savante | 0,026 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».