<p>Nursing and medical students near-peer activity in the anatomy laboratory: format for success</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: An anatomy interprofessional near-peer learning activity (AIP-NPLA) between nursing and medical students was piloted to assess its implementability. This study aimed to: (1) identify key factors of feasibility and (2) describe student-group perceptions of their experience of the interprofessional education (IPE) activity. METHODS: A total of 59 medical and 179 nursing students participated in the AIP-NPLA whereby medical students were asked to facilitate and lead group discussions with their nursing students colleagues on an anatomical topic using a donor cadaver. Each AIP-NPLA session lasted a total of two hours. A mixed methods approach was employed using both quantitative and qualitative means of assessment. Variables such as Readiness for Interprofessional Learning, Professional Self-Identity, Clinical Teaching Preference, and Near-Peer Teaching and Learning Experience were assessed quantitatively using validated surveys. Qualitative measures included thematic content analysis of focus group interviews conducted following the AIP-NPLA to capture the perceptions of the student groups' experience in the IPE activity. RESULTS: The results of this investigation demonstrated that there are key factors to consider when designing successful and sustainable IPE activities; the level of clinical exposure and therefore student-group pairing based on professional self-identify scores, optimal tutor-to-tutee group ratios and an activity format that maintained an informal, flexible and free forum for discussion on a topic of common knowledge. Focus group interviews also revealed reflections on professional stereotypes. CONCLUSION: These findings suggest that early implementation of IPE activities outside of a clinical setting are beneficial and can foster both learning from one another and positive perceptions of interprofessional roles when carefully designed.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».