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Enregistrement W4313488177 · doi:10.1080/13561820.2022.2147907

Value of pre-licensure interprofessional education on post-licensure interprofessional collaboration: Perceptions and experiences of practicing professionals

2023· article· en· W4313488177 sur OpenAlexaff
Isdore Chola Shamputa, Alison Luke, Clara Kelly, Loretta Waycott, Christy Bishop, John Doucet, Meagan Hatfield, Diana Dupont, Betty Lydon, Tammie Fournier, Marc Nicholson, Shelley Doucet

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalNew Brunswick Community CollegeUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterprofessional educationLicensureThematic analysisMedical educationHealth carePerceptionWorkforceNursingQualitative researchPsychologyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,440 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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