Forward Thinking and Adaptability to Sustain and Advance IPECP in Healthcare Transformation Following the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of the novel SARS-CoV-2 (COVID-19) virus across the globe in 2020 produced a shared trauma internationally of unprecedented devastation, disruption, and death. At the same time, the pandemic has been a transformation catalyst accelerating the implementation and adoption of long overdue changes in healthcare education and practice, including telehealth and virtual learning. The COVID-19 pandemic has placed healthcare at a crossroads, either viewing it as a temporary situation that requires short-term solutions, or as a major disruption that presents opportunities for innovation for sustainable development and transformation. As COVID-19 transitions from pandemic to endemic, we have a unique opportunity to leverage lessons learned that can foster healthcare transformation through innovation, forward thinking, and interprofessional education and collaborative practice (IPECP). With the changing landscape of higher education and healthcare, IPECP leaders need to reflect on and implement ‘Forward Thinking and Adaptability’ and ‘Sustainability and Growth’ in their IPECP approaches and strategies to achieve the Quintuple Aim. To capitalize on this opportunity and based on a recent publication by InterprofessionalResearch Global, this paper explores and debates (from a global perspective) the impact and application of healthcare education and practice transformation on IPECP with the goal to identify best practices in integrating and sustaining IPECP and building a resilient workforce.
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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 | 0,047 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».