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Enregistrement W330782270 · doi:10.22230/jripe.2009v1n1a6

The Impact of an Online Learning Resource Designed to Enhance Interprofessional Collaborative Practice in Palliative Care: Findings from the Caring Together Pilot Project

2009· article· en· W330782270 sur OpenAlexvenueno aff
Colla J McDonald, Emma J. Stodel, Pippa Hall, Lynda Weaver

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Interprofessional Practice and Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource (disambiguation)NursingPalliative careMedicineKnowledge transferMedical educationPsychologyKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractBackground: This study assessed the effectiveness of an online learning resourcefor staff in long-term care (LTC) homes. The resource was designed to increasepalliative care and interprofessional patient-centred care (IPC) skills and knowledgeand stimulate the transfer of knowledge to the workplace.Methods and Findings: A mixed methods approach was used. The StagedInnovation Design, which uses an experimental group and a control–replicationgroup, was adopted. The resource was piloted in two not-for-profit LTC homeswith 55 staff. Data were collected from four surveys. Individual interviews wereconducted with 15 participants. Participants stated the resource exposed them torelevant, practical information regarding caring for residents at the end of life; thematerial was presented in an engaging, interactive manner; and e-learning was aconvenient way to learn. The resource allowed learners to learn with, from, andabout each other and increased palliative care and IPC skills and knowledge.Evidence regarding changes in learners’ attitudes toward IPC and transfer ofknowledge was weak. Given the short time-frame from completion of the trainingto evaluation, this is not surprising.Conclusions: Suggestions for improving the resource emerged from the evaluation,and these have been implemented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,495 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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