Interprofessional Competency Frameworks in Education
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. Interest in Interprofessional collaboration (IPC) in health care is increasing, as concerns about patient safety, resource shortages, and effective and efficient care have become explicit priorities. Although there are many exemplars of Interprofessional education (IPE) for collaborative, patient-centered care, there is little in the literature to describe competencies for an Interprofessional collaborative practitioner.Although there are many perspectives on the concept of Interprofessional collaboration, there is scarce literature on the subject related to its application in health education programs. This article describes two Interprofessional competency frameworks that have been developed in Canada and Qatar. These particular frameworks are highlighted because of College of the North Atlantic's (CNA-Q) tie to Canada as a Canadian College operating within Qatar. The frameworks, which have been respectively applied within their own contexts, offer opportunities for the application of Interprofessional competencies elsewhere in the worldwide. The models proposed are reviewed and their utility for educators and practitioners is discussed.The first framework is a Canadian competency framework for IPC that: (1) considers descriptions of collaborative practice and (2) uses existing literature to support a model for describing competencies for collaborative practice. The second framework of Interprofessional health competencies developed in Doha, Qatar originated from a National Priorities Research Project supported by the Qatar National Research Fund. It builds upon a model developed by Qatar University (QU) (El-Awaisiet al., 2017) and the Canadian National Interprofessional Competency Framework for Collaborative Practice (Johnson, et al., 2015). It provides guidance for implementation of IPE in pre- and post-licensure 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 | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».