The evidence base for interprofessional education within health professions education: A protocol for an update review
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional education (IPE) interventions aiming to promote collaborative competence and improve the delivery of health and social care processes and outcomes continue to evolve. This paper reports on a protocol for an update review that we will conduct to identify and describe how the IPE evidence base has evolved in the last 7 years. We will identify literature through a systematic search of the following electronic databases: Medline, Embase, CINAHL, Education Source, ERIC, and BEI. We will consider all IPE interventions delivered to health professions students and accredited professionals. Peer-reviewed empirical research studies published in any language from June 2014 onwards will be eligible for inclusion. The outcomes of interest are changes in the reaction, attitudes/perceptions, knowledge/skills acquisition, behaviors, organizational practice, and/or benefits to patients. We will perform each task of screening, critical appraisal, data abstraction, and synthesis using at least two members of the review team. The review will enable an update and comprehensive understanding of the IPE evidence base to inform future IPE developments, delivery and evaluation across education and clinical settings.
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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 | 0,088 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,012 |
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 ».