Successful implementation of interprofessional education: A pedagogical design perspective
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional collaboration (IPC) is crucial within healthcare teams that must provide safe and quality care to their patients. Competent professionals in this area offer better care and contribute to a medical culture where IPC and teamwork are valued. To become competent, they must be adequately trained. The literature describes that, unfortunately, collaboration training is uneven across professions. Interprofessional education (IPE) could fill this educational gap but remains challenging to implement. This article aims to present ten clear and concise considerations to implementing IPE initiatives successfully, following a well-described pedagogical designing process. After reading, the clinician-educator will be informed of the newest evidence in IPE as well as the common pitfalls to avoid. From the starting point of a recent synthesis article on IPE, several additional syntheses, analyses, and recommendations articles were consulted and synthesized. From that, the findings are organized according to the “ADDIE” model, a flexible methodology used in pedagogical design through iterative cycles in context. The phases of “ADDIE” are analysis, design, development, implementation, and evaluation. According to these phases, the considerations will be presented to allow the reader to apply them "step by step" in their educational planning process. Ten considerations are presented, from the needs analysis, stakeholders and Faculty involvement, composition of the design team, selection of students and types of learning activity, the role of reflexivity, training of facilitators, supervision, and the continuous improvement process. Taken together, these will contribute to highlighting the essential nature of training in collaboration in modern professionalizing programs.
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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 | 0,047 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».