Characterization and analysis of the proposals submitted to the PET-Health Interprofessionality in Brazil: advancements and future directions
Notice bibliographique
Résumé
The Program of Education through Work for Health (PET-Health), with a focus on interprofessionality, is one of the actions of the Plan for the Strengthening of Interprofessional Education in Brazil. This research aimed to systematically analyze the characteristics of the proposals submitted to the public notice of the PET-Health Interprofessionality specifically in relation to the theoretical-conceptual and methodological alignment of interprofessional education (IPE). The study is a qualitative document content analysis. We analyzed one hundred and twenty projects submitted to the selection process from institutions participating in the PET-Health Interprofessionality. Content analysis followed three steps: pre-analysis, exploration of the material, and treatment and interpretation of results. Seven categories were identified: a) alignment with the theoretical-conceptual frameworks of IPE, b) curriculum changes, c) faculty development with a focus on IPE, d) articulation among objectives, actions, and results expected related to IPE, e) strategies for monitoring and evaluation, f) involvement of users/families and community, and g) development of collaborative competencies. We conclude that while some advancements have been made, there remains a need for more in-depth discussion in Brazil to ensure the development of competencies capable of assuring more integral, resolute, and safer healthcare services, with capacity to (re)signify user-centered care in the planning and delivery of healthcare.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».