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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mobilizing different types of expertise helps to meet some of the challenges faced by health care systems. In French-speaking Switzerland, patient expertise has been mobilized in a new postgraduate curriculum, the Certificate of Advanced Studies (CAS) in Care Coordination and Networking, according to the different levels of engagement described in the Montreal Model. PURPOSE OF THE RESEARCH: The aim of our research was to explore a) the feasibility and acceptability of implementing different levels of patient involvement in this continuing education program, b) the factors that influence them, and c) the preliminary benefits of this implementation for students. Mixed methods were used for this exploratory study conducted between 2021 and 2022. RESULTS: All the levels of patient engagement in teaching proposed by the Montreal Model were implemented. Among the success factors, the involvement and reflective skills of the patient partners are essential. However, human, organizational, and financial resources need to be allocated to ensure the sustainability of this curriculum. Partnership seems to be a lever for organizational transformation, for the development of professional skills, and for practice improvement. CONCLUSIONS: To our knowledge, this exploratory study reflects a pedagogical and organizational innovation in the context of continuing education in French-speaking Switzerland. The results will be used to adjust the curriculum in its next edition, to disseminate it in other training contexts, to improve systemic elements to support the patient partnership in education, and to develop research.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,221 | 0,058 |
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 ».