Pre-entry perceptions of students entering five health professions: implications for interprofessional education and collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Dysfunctional interprofessional teams are a threat to health system performance and the delivery of quality patient outcomes. Implementing strategies that prepare future health professionals to be effective collaborators requires a comprehensive understanding of how early professional socialization and professional identity formation occur. We present findings from a qualitative study, grounded in narrative methodology, examining early professional socialization among students across five health professional programs (dentistry, medicine, nursing, pharmacy, physiotherapy) in the first year of health professional training. Between April and September 2015, students (n = 49) entering programs at an Atlantic Canadian University participated in one-on-one, audiotaped interviews starting before formal program orientation. Pre-entry interviews focused on factors influencing students' career choice and expectations of future profession and interprofessional collaboration (IPC). Findings revealed that many different experiences influenced participants' career choice and framed the social positioning of their future career (e.g., leadership, prestige, autonomy). Participant narratives revealed the existence of stereotypes pertaining to their chosen and other health professions. Study findings provided insights that may help strengthen initiatives to promote positive professional identity formation within the context of IPC. Implications of this research highlight the need for the early introduction of IPC including pre-entry recruitment messaging for prospective health 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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».