The implementation of interprofessional education: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Implementation of interprofessional education (IPE) is recognised as challenging, and well-designed programs can have differing levels of success depending on implementation quality. The aim of this review was to summarise the evidence for implementation of IPE, and identify challenges and key lessons to guide faculty in IPE implementation. METHODS: Five stage scoping review of methodological characteristics, implementation components, challenges and key lessons in primary studies in IPE. Thematic analysis using a framework of micro (teaching), meso (institutional), and macro (systemic) level education factors was used to synthesise challenges and key lessons. RESULTS: Twenty-seven primary studies were included in this review. Studies were predominantly descriptive in design and implementation components inconsistently reported. IPE was mostly integrated into curricula, optional, involved group learning, and used combinations of interactive and didactic approaches. Micro level implementation factors (socialisation issues, learning context, and faculty development), meso level implementation factors (leadership and resources, administrative processes), and macro level implementation factors (education system, government policies, social and cultural values) were extrapolated. Sustainability was identified as an additional factor in IPE implementation. CONCLUSION: Lack of complete detailed reporting limits evidence of IPE implementation, however, this review highlighted challenges and yielded key lessons to guide faculty in the implementation of IPE.
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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 | 0,027 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».