Dissecting through the decade: a 10-year cross-sectional analysis of interprofessional experiences in the anatomy lab
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional education (IPE) is prioritized as a critical component in preparing pre-licensure health professional students for effective teamwork and collaboration in the workplace to facilitate patient-centered care. Knowledge in anatomy is fundamental for healthcare professionals, making interprofessional anatomy education an attractive intervention for IPE and anatomy learning. Since 2009, the Education Program in Anatomy at McMaster University has offered an intensive 10-week IPE Anatomy Dissection elective to seven health professional programs annually. From 2011, students were invited to complete the Readiness for Interprofessional Scale (RIPLS) and Interprofessional Education Perception Scale (IEPS) before and after the elective. A total of 264 students from 2011 to 2020 completed RIPLS and IEPS. There were significant differences before and after the elective in students' total RIPLS scores and three of the four subscales: teamwork and collaboration, positive professional identity, and roles and responsibilities. Similarly, there were statistical differences in the total IEPS scores and two of three subscales: competency and autonomy and perceived actual cooperation. Statistically significant differences in RIPLS and IEPS total scores across several disciplines were also observed. This study demonstrates the elective's impact in improving students' IPE perceptions and attitudes, likely from the extended learning and exposure opportunity with other disciplines.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».