Interprofessional collaboration competency development in healthcare students during clinical placements in the time of COVID-19: a mixed methods systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic triggered unprecedented challenges to the clinical education of healthcare students. Although alternative clinical placements were developed and introduced, it is unclear whether students successfully acquired interprofessional competencies required to be collaborative practice-ready healthcare workers. We examined interprofessional collaboration competency acquisition from adapted and alternative clinical placements that were made available to pre-qualification healthcare students during the COVID-19 pandemic. Information searches from online databases and supplementary sources identified 20 articles that met criteria. Student perceptions indicate that these alternative placements supported the learning of interprofessional collaboration competencies. Outcomes mapped against the updated Canadian Interprofessional Health Collaborative Competency Framework indicate that the most frequently reported interprofessional collaboration competency was team communication and the least reported were collaborative leadership and team differences/disagreements processing. Although gains in interprofessional collaboration competencies were reported across the studies, their methodological shortcomings make it difficult to determine whether alternative placements (e.g. online and telephone-based) were better or comparable to traditional placements (i.e. with face-to-face interactions), for interprofessional collaboration competency development. These findings suggest the need for further research assessing the effectiveness and sustainability of alternative placement models. A greater understanding of clinical placement alternatives could inform educational practices in future pandemics or other unprecedented events.
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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 | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».