Using IPEC pedagogy to transform the future rural advanced practice nursing workforce
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The number of primary care providers has not kept pace with the increasing number of underserved rural populations placing unprecedented demands on the healthcare system and the gap is expected to widen with shortages projected to increase across the United States. Given the urgent need to grow and expand the number of trained diverse primary care providers in rural communities, an innovative sustainable program was implemented to recruit and train diverse rural advanced practice nurses. Building on the successful rural medical and rural pharmacy educational programs at the UIC Health Sciences Campus in Rockford, a rural nursing program with interprofessional curriculum was designed and refined to enable nursing students along with two other professions to develop appreciation, insight, and knowledge of rural healthcare and health disparities in a variety of rural settings as part of an interprofessional team.Methods: A mixed-methods program evaluation approach utilized both quantitative and qualitative data to evaluate program satisfaction and inform ongoing program refinement.Results: Students indicated positive responses to this interprofessional course of study. Continued development and refinement of the curriculum is planned to train the future rural healthcare workforce.Conclusions: Students from three health sciences colleges benefitted from the IPEC program with confirmed satisfaction in interprofessional rural education and collaborative practice. The addition of a rural nursing program merits continuation with modification and expansion to prepare the future rural interprofessional healthcare workforce.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».