Development of accreditation standards for interprofessional education: a Canadian Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Academic institutions worldwide are embedding interprofessional education (IPE) into their health/social services education programs in response to global evidence that this leads to interprofessional collaborative practice (IPC). The World Health Organization (WHO) is holding its 193 member countries accountable for Indicator 3–06 (‘IPE Accreditation’) through its National Health Workforce Accounts. Despite the major influence of accreditation on the quality of health and social services education programs, little has been written about accreditation of IPE. Case study: Canada has been a global leader in IPE Accreditation. The Accreditation of Interprofessional Health Education (AIPHE) projects (2007–2011) involved a collaborative of eight Canadian organizations that accredit pre-licensure education for six health/social services professions. The AIPHE vision was for learners to develop the necessary knowledge, skills and attitudes to provide IPC through IPE. The aim of this paper is to share the Canadian Case Study including policy context, supporting theories, preconditions, logic model and evaluation findings to achieve the primary project deliverable, increased awareness of the need to embed IPE language into the accreditation standards for health and social services academic programs. Future research implications are also discussed. Conclusions: As a result of AIPHE, Canada is the only country in the world in which, for over a decade, a collective of participating health/social services accrediting organizations have been looking for evidence of IPE in the programs they accredit. This puts Canada in the unique position to now examine the downstream impacts of IPE accreditation.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».