The synergistic effect of collaborative interprofessional research in health care
Notice bibliographique
Résumé
Background/objective: Interprofessional research collaboration is receiving increasing attention in the healthcare disciplines. The faculties creating interprofessional educational experiences for students are discovering that they have educational, clinical, and research experiences in common and are seeking opportunities to conduct collaborative research in mutual areas of interest. In this paper, issues of interprofessional research collaboration are discussed, as are barriers and strategies to minimize those barriers.Methods: The authors present research cases that reflect interprofessional collaboration. The examples that are discussed are (a) a research project entitled “UNITED in Faith, Health, and Strength: Pioneering Faith-centered, Community-based Advance Care Planning with African American Churches” conducted by faculty in nursing, public health, medicine and a doctoral student at Johns Hopkins University; and (b) a research project entitled “Relation of Olfaction and Cognition Measures to Screening for MCI” conducted by faculty and students representing nursing, pharmacy, and occupational therapy at Shenandoah University.Results/conclusion: Collaborative research proved to be valuable in addressing healthcare practice issues of concern to faculty in multiple disciplines and provided opportunities for synergistic scholarship across disciplines.
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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 | 0,117 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,019 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,048 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».