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Enregistrement W4411438054 · doi:10.1016/j.cptl.2025.102413

Fostering career-readiness in pharmacy students through work-integrated learning: Qualitative analysis of co-op supervisor and rotation preceptor feedback on student performance

2025· article· en· W4411438054 sur OpenAlexaff
Ali Syed, Jennifer Pereira, Mohanad Al‐Sabbagh, Sherilyn K. D. Houle, Nancy M. Waite

Notice bibliographique

RevueCurrents in Pharmacy Teaching and Learning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreceptorMedical educationPharmacyCurriculumPsychologySupervisorPharmacy practiceTeamworkFocus groupPedagogyMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Work-integrated learning (WIL) is a key component of many professional programs, allowing students to apply classroom knowledge in workplace and practice settings. While most pharmacy schools include clinical rotations in their curriculum, few integrate co-operative education ("co-op"), resulting in a dearth of literature regarding how each WIL model prepares students for pharmacy careers. We analyzed student performance evaluations to identify co-op supervisors' and rotation preceptors' perceptions of students' job/practice readiness skills, distinguishing the unique and complementary skills developed by each experience. METHODS: In the University of Waterloo Doctor of Pharmacy (PharmD) program, students complete three co-op work terms in their second and third years and three clinical rotations in their fourth year. Supervisor and preceptor qualitative feedback on student performance for students in three graduating classes was qualitatively analyzed; two researchers independently coded data, using content analysis to identify themes. RESULTS: Both WIL models support students' growth in confidence, ability to engage in tailored communication with patients, and improved collaboration with other healthcare providers. A hierarchy of learning was observed with co-op helping students gain experience as a contributing member of an interprofessional team and learning how to adapt to workflow changes. This provided a foundation for final-year rotations allowing students to focus and gain self-assurance providing patient care services. DISCUSSION: Supervisors and preceptors perceive that co-op and rotations provide students with multiple important skills for job/practice readiness. Co-op's fostering of job readiness skills prepares students for more advanced, focused, and nuanced practice skill development in the program's final year.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,410 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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