How does interprofessional education affect attitudes towards interprofessional collaboration? A rapid realist synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional collaboration (IPC) in healthcare is regarded as important by professionals, as it increases the quality of care while decreasing costs. Interprofessional education (IPE) is a prerequisite for IPC and influences learners' attitudes, knowledge, and collaboration skills. Since attitudes shape behavior, understanding how they are formed is crucial for influencing IPC in learners' professional practice. We investigated what kind of IPE works, for which students, how, and in what circumstances to develop positive attitudes towards IPC. Using realist synthesis, we extracted causal mechanisms that produce positive attitude outcomes and the conducive contexts that trigger them. Our analysis resulted in six plausible context-mechanism-outcome configurations that explain positive attitude development. Positive IPC attitudes are more likely to arise in contexts where IPE provides time and facilities for formal and informal interactions, as this allows learners to get to know each other both professionally and personally, fostering trust, respect, and mutual liking. Additionally, positive attitudes are more likely in contexts where the IPE curriculum is perceived as career-relevant and boosts confidence. Key mechanisms of positive attitude development include getting to know the other learners professionally and personally, experiencing positive affect during IPE, and learners experiencing mutual dependence. Sustained positive attitudes are more likely to develop when there is organizational support for IPC and professionals attend IPE on an ongoing basis, allowing the attitudes and values expected in IPC to be positively reinforced and eventually integrated into the learners' personal value system.
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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 | 0,019 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».