An Exploration of Interprofessional Education in Four Canadian Undergraduate Nursing Programs
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, formal inclusion of interprofessional education (IPE) curricula within undergraduate nursing programs has occurred since 2012. While there is evidence that Canadian university nursing programs are working to achieve the integration of IPE throughout undergraduate curricula, a gap exists in what is known about IPE integration within Northern Ontario nursing programs, particularly from the perspectives of faculty members and program administrators. This multiple case study explored how four undergraduate university nursing programs in Northern Ontario have integrated IPE into their curricula, including the opportunities and challenges of this work. Data collection occurred at each site between June 2016 and June 2017 and consisted of interviews with program directors (n = 3), focus groups (n = 10) and interviews (n = 3) with faculty members, review of available program documentation and websites, and on-site program observations. Thematic analysis was undertaken for each case and during the cross-case comparison stage. The cross-case synthesis resulted in the following themes: a) varied understandings of IPE, b) diverse IPE learning activities within curricula, c) the requirement for support and resources for IPE and research, d) student participation and leadership in IPE, and e) limited IPE evaluation. Faculty development, IPE research, student involvement, and administrative support are required to maintain and sustain IPE. Dissemination of results may encourage further research and dialogue on current IPE practices among nursing programs in Northern Ontario and beyond.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».