Readiness for interprofessional learning among health science students: a cross-sectional Q-methodology and likert-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interprofessional education (IPE) prepares healthcare students for collaboration in clinical practice, but the effectiveness of this teaching method depends on students' readiness for and perceptions of IPE. Evaluating students' readiness for and perceptions of IPE is challenging, due to the lack of comprehensive measures. This study characterized the level of IPE readiness and perspectives across first-year undergraduate and graduate health science students using the readiness for interprofessional learning Likert Scale (RIPLS) and Q-methodologies. METHODS: This is a cross-sectional, online study. Students were randomized to answer the Likert-scale version of RIPLS (80%) or a matched Q-methodology survey (20%). An ANCOVA compared RIPLS scores between students from different program levels (graduate/undergraduate) and specialization (health professional and general programs). The Q-data was analysed using a by-person factor analysis. RESULTS: Three hundred and four (33% response rate) and 71 (30% response rate) students completed the Likert scale and the Q-methodology surveys, respectively. Students from graduate programs demonstrated high readiness for IPE (higher total RIPLS scores p < 0.001) in comparison to undergraduates. Three factors, associated with program specialization (p = 0.04), emerged from the Q-methodology analysis characterizing students learning priorities. Students in undergraduate general programs were focused on IPE relevance and benefits to "the clinical team", students in graduate programs focused on "the patient", and those in undergraduate health professional programs focused on themselves ("me"). CONCLUSIONS: This novel mixed-methods approach combining traditional Likert-scales with Q-methodology elucidated not only associations between program and specialization with readiness (Likert) but also which components of IPE were valued the most (Q-methodology) and by whom.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,012 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».