Virtual Interprofessional Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF STUDY: This study assessed the effectiveness of a virtual interprofessional education (IPE) discharge planning simulation, focusing on collaborative patient education, and recommendations for hospital discharge. PRIMARY PRACTICE SETTING: An acute care hospital. METHODOLOGY AND SAMPLE: The study utilized a virtual IPE discharge planning simulation for health care students from six different programs. The simulation involved prebriefing, icebreaker, team meeting, patient interaction, and debriefing. Assessment included pre- and post-IPE surveys that included the Interprofessional Education Collaborative (IPEC) Competency Self-Assessment Tool, and video analysis using the Modified McMaster-Ottawa Rating Scale. RESULTS: Student participants from diverse health care programs ( n =143) included nursing ( n = 20), occupational therapy ( n = 21), physical therapy ( n = 42), physician assistant ( n = 38), respiratory therapy ( n = 3), and social work ( n = 19). All programs except respiratory therapy showed significant improvement in IPEC Competency scores post-IPE, with positive outcomes for understanding other professions' roles. Students' self-reported perceptions of team performance were rated highly in various categories. Video analysis demonstrated strong interrater reliability for team scores. IMPLICATIONS FOR CASE MANAGEMENT PRACTICE: Effective hospital discharge planning is vital for cost reduction and patient care improvement. IPE emphasizes collaborative learning among health care students. Previous studies highlight positive outcomes from IPE discharge planning, including virtual formats. This virtual IPE discharge planning simulation significantly improved students' understanding and collaboration competencies, evident in increased IPEC scores across five professions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,006 |
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 découle