Simulation in mental health interprofessional education
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Mental health care involves multiple professionals from diverse backgrounds providing interdependent and complex services. Accordingly, care needs to be planned skillfully in partnership with health and social care providers and mental health service users. Working from an interprofessional lens enables professionals to work collaboratively to affect care that is safe and improves health outcomes. Yet, in practice there is often a disconnect between mental health care professionals that hinders collaborative practice and impacts the quality of care. Furthermore, stigmatization of mental illness continues to pervade health care professionals’ attitudes which serves to further compromise health outcomes. Interprofessional education (IPE) using simulation is proposed as an effective teaching and learning method to improve collaborative practice and decrease stigma amongst mental health care professionals in undergraduate education. Approach: Undergraduate nursing and pharmacy students from two universities participated in a one-day IPE event. During the event, students collaboratively interviewed standardized patients portraying mental health service users and developed an interprofessional plan of care. Faculty perspectives of the event were gathered to identify challenges and recommendations for ongoing implementation. Findings: Current literature and faculty facilitator feedback supports IPE using simulation as an effective teaching and learning strategy to develop therapeutic communication skills, address stigma amongst students prior to practice, clarify professional roles, and improve interprofessional collaboration. Faculty facilitator recommendations to improve the implementation of IPE with healthcare professionals during undergraduate education include early introduction of IPE, adequate preparation for students, realistic case scenarios, facilitator and standardized patient training, and funding to support events. Conclusion: The use of standardized patients in the context of interprofessional mental health education is a strategy with the potential to improve collaborative practice and address mental illness stigma amongst health care professionals. Further research with students is needed to evaluate the effectiveness of simulation in mental health IPE.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».