Value of pre-licensure interprofessional education on post-licensure interprofessional collaboration: Perceptions and experiences of practicing professionals
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional education (IPE) allows students in health professional programs to practice providing collaborative patient care before graduating. Understanding the perceptions and experiences of health care professionals' IPE received prior to entering the workforce is key for improving IPE programs. This study investigated participants' post-licensure interprofessional collaboration (IPC) experiences, how IPE helped prepare them for IPC post-licensure, their perceptions of the IPE they received as students, and their suggestions for improving IPE. This qualitative descriptive study included 20 healthcare workers from seven professions who graduated from two of three co-located post-secondary educational institutions. Data were collected using semi-structured interviews, which were audiotaped and transcribed verbatim. Inductive thematic analysis revealed five themes and six sub-themes: (a) Quality of care; (b) Role clarification; (c) Interpersonal skills (sub-themes: communication and self-confidence); (d) Co-location; and (e) Need for IPE improvements (sub-themes: additional IPE exposures, shadowing experiences, mandatory IPE, and informal peer learning). These findings appear to reinforce the perception that pre-licensure IPE may support the development of skills for IPC among practicing health professionals.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».