Evaluating students' perceptions of an interprofessional problem-based pilot learning project.
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional teams provide the promise of effective, comprehensive and reliable care. Interprofessional education (IPE) promotes students' knowledge and attitudes to support interprofessional teamwork, and problem-based learning formats enable students to gain valuable teamwork experience. AIM/DESIGN: To design, implement, and evaluate an interprofessional problem-based learning module in a large Canadian university focusing on the effects of this format on students' knowledge, attitudes, and perceptions. A pre-post mixed-methods research design was used, with a convenience sample of 24 students from medicine, pharmacy, nursing, physical therapy, and occupational therapy. Participants in the module were divided into 5 teams composed of one member from each discipline. Pre-tests were delivered just prior to module participation and post-tests directly followed. Students also participated in focus groups to provide feedback about module content, process, outcomes, and practical considerations. RESULTS: Students' attitudes toward interprofessional teamwork improved from baseline to post-intervention. Mean differences were significant using paired t-tests on confidence in professional role (p <0.001), communication (p = 0.02), understanding roles of others (p = 0.002), identification with the team (p = 0.002), comfort with members (p = 0.047), cooperation with team members (p = 0.004), team perceptions (p = 0.04), decision-making (p <0.001), team efficiency (p <0.001), minimal conflict (p = 0.04), and group contributions (p = 0.03). Focus group themes indicated students were satisfied with the module, perceived increased knowledge about roles and perspectives, greater confidence to collaborate, and increased motivation to engage in intra-curricular IPE. The timing of their exposure within their respective educational programs was identified as important.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».