Interprofessional education in traditional and complementary medicine: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional education (IPE) is a teaching method that improves collaboration and communication across health professions. There are consistent reports of poor interprofessional collaboration and communication between conventional health professionals and traditional and complementary medicine (TCM) professions. The application of IPE within courses that provide training in TCM requires close examination. This research aimed to identify the state of the art in IPE in TCM teaching. A scoping review was conducted. Thirteen databases were searched to identify citations up to March 2021. Thirty articles were selected after filtering for relevance against the inclusion criteria. The included articles were categorized into four a priori categories: Knowledge and Attitudes of students and professionals about TCM and IPE; Competencies of IPE in TCM; Teaching about TCM using IPE and Challenges and Opportunities for IPE in TCM. Nineteen of the included articles reported empirical research and primarily presented the evaluation of IPE activities within TCM courses or workshops; six studies consisted of texts with propositions and theoretical analyses; and five were case/experiential reports of IPE and TCM interventions, with or without evaluation of results. The studies report all health science students (undergraduate and graduate) exposed to IPE demonstrate a decrease in prejudice and an increase in knowledge about TCM. A sense of partnership developed through the collaborative competencies common to IPE and TCM and integrated care of patients. IPE in the context of TCM has been used for fostering integrative health care through the collaborative work of professional teams. Implementing IPE in TCM teaching requires inclusion in the curriculum, primarily undergraduate and research training.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».