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Enregistrement W3120680224 · doi:10.7759/cureus.12571

Fostering Undergraduate Medicine, Nursing, and Pharmacy Students’ Readiness for Interprofessional Learning Using High Fidelity Simulation

2021· article· en· W3120680224 sur OpenAlexaff
Thomas M. Southall, Sandra MacDonald

Notice bibliographique

RevueCureus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacyInterprofessional educationMedical educationNursingTest (biology)TeamworkScale (ratio)CurriculumHealth carePsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Interprofessional education is directly linked to high-quality patient care, however, it remains unclear whether senior undergraduate medicine, nursing, and pharmacy students are ready for interprofessional education using high fidelity human patient simulators. Purpose The purpose of this study was to explore student's readiness for interprofessional learning and determine whether participation in high fidelity interprofessional education resulted in higher levels of readiness for interprofessional learning. Methods An interventional program starting with a pre-test before the program and a post-test after the program ends were designed with 24 students. The students were assigned to seven interprofessional teams. Each team participated in a high fidelity interprofessional education module designed to teach the clinical management of an adult patient experiencing acute anaphylaxis. The Readiness for Interprofessional Learning Scale (RIPLS) was used as the pre and post-test instrument. Results Prior to participation, students reported a high level of readiness for interprofessional learning, but that readiness significantly improved after participation, including more positive attitudes towards teamwork, enhanced communication skills, and improved respect and trust for team members. Conclusions The findings from this study show a higher level of readiness for high fidelity interprofessional learning using human patient simulators among senior undergraduate medicine, nursing, and pharmacy students. These findings support the integration of high fidelity interprofessional education into undergraduate medicine, nursing, and pharmacy undergraduate education programs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,420 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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