Which factors influenced the adoption of interprofessionality in health based on the reports of the PET-Health Interprofessionality projects in Brazil? A document analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Program of Education through Work - Health (PET-Health) Interprofessionality is one of the strategic actions of the "Plan for the Strengthening of Interprofessionality" in healthcare in Brazil. Based on the experience of the program, this paperexamines the aspects that impact the adoption and strengthening of interprofessional education and collaborative practices, and issues recommendations for the strengthening of interprofessionality as a guiding principle of training and working in healthcare. This is a document analysis of partial reports from the six- and 12-months of execution of 120 PET-Health Interprofessionality projects in Brazil. The data were analyzed based on content analysis and the categories elaborated a priori. The aspects that impact the adoption and strengthening of interprofessionality in training and working in healthcare, and future recommendations, were organized in the relational, processual, organizational, and contextual dimensions, according to the framework by Reeves et al. The PET-Health Interprofessionality expanded the understanding of elements of interprofessional education and practice and showed that the discussion must take on a more political, critical, and reflexive character. The analysis points to the need for continuity of teaching-learning activities as a strategy to foster interprofessional capacity in healthcare services and consequent strengthening of the Unified Healthcare System in Brazil.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».