Interprofessional learning in practice-based settings: AMEE Guide No. 169
Notice bibliographique
Résumé
The provision of optimum health care services requires collaboration of health care professionals in integrated interprofessional (IP) teams. This guide addresses the practical aspects of establishing and delivering pre-licensure IP programs to prepare graduates of health professional programs to work in teams and wider collaboration, and consequently enhance the quality of health care. The main updated IP frameworks are presented to highlight commonalities that represent the essential competencies and outcomes of programs implementing interprofessional education (IPE). We discuss how these may be adapted to the local context, and present examples of models of implementation to guide the initial steps of establishing similar programs. Examples of pre-licensure IP practice-based learning, such as community-based, simulation-based, student-run and led clinics, and interprofessional training wards, and post-licensure interprofessional learning (IPL), are described. We consider assessment of IPL along the continuum of learning IP. This guide also emphasises the need to tailor faculty development programs for local contexts and consider factors affecting sustainability such as funding and accreditation. We finish with the governance of IP programs and how global IP networks may support interprofessional practice-based learning from development to delivery.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».