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Enregistrement W3033696991 · doi:10.1097/njh.0000000000000657

The Design and Impact of an Interprofessional Education Event Among Pharmacy and Nursing Students in Palliative Care—RnRx

2020· article· en· W3033696991 sur OpenAlexaff
Sherilyn K. D. Houle, Elaine Lillie, Cynthia L. Richard, Jenn Slivecka, Andrea Miller

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospice and Palliative Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of WaterlooConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative carePharmacyNursingCompetence (human resources)Interprofessional educationPsychologyMedical educationMedicineFamily medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearly all reports of interprofessional education (IPE) in palliative care have excluded pharmacy students. This article describes an IPE event between pharmacy and nursing students and assesses its impact on IPE competencies. Second-year nursing students and third-year pharmacy students participated in an evening-long event, focused on a married couple who each require palliative care-one for end-of-life planning and one for chronic disease progression. The impact of the event was assessed using the Interprofessional Collaborative Competency Attainment Scale (ICCAS) and qualitative feedback. Two hundred nine (96.7%) completed the ICCAS, and 16 of the 20 statements of the ICCAS showed large positive effect sizes (Cohen d ≥ 0.8), with the remaining 4 showing moderate positive effect sizes (Cohen d ≥ 0.5). The greatest effect sizes were related to improved awareness of complementary skillsets and knowledge between the professions. Addressing team conflict and including the patient/family in decision-making showed the least improvement. While ongoing interactions are ideal for the development of skills related to conflict and team development, this article demonstrates that even a 1-time activity can have an impact on students' interprofessional care competence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,474 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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