Accreditation as a driver of interprofessional education: the Canadian experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to (1) explore evidence provided by Canadian health and social care (HASC) academic programs in meeting their profession-specific interprofessional education (IPE)-relevant accreditation standards; (2) share successes, exemplars, and challenges experienced by HASC academic programs in meeting their IPE-relevant accreditation standards; and (3) articulate the impacts of IPE-relevant accreditation standards on enabling interprofessional learning to the global HASC academic community. METHODS: Profession-specific (bilingual, if requested) surveys were developed and emailed to the Deans/Academic Program Directors of eligible academic programs with a request to forward to the individual who oversees IPE accreditation. Responses were collated collectively and by profession. Open-ended responses associated with our first objective were deductively categorized to align with the five Accreditation of Interprofessional Health Education (AIPHE) standards domains. Responses to our additional questions associated with our second and third objectives were inductively categorized into themes. RESULTS/DISCUSSION: Of the 270 HASC academic programs surveyed, 30% (n = 24) partially or completely responded to our questions. Of the 106 IPE-relevant standards where evidence was provided, 62% (n = 66) focused on the Educational Program, 88% of which (n = 58) were either met or partially met, and 47% (n = 31) of which focused on practice-based IPE. Respondents cited various exemplars and challenges in meeting IPE-relevant standards. CONCLUSIONS: The overall sentiment was that IPE accreditation was a significant driver of the IPE curriculum and its continuous improvement. The array of exemplars described in this paper may be of relevance in advancing IPE implementation and accreditation across Canada and perhaps, more importantly, in countries where these processes are yet emerging.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».