Insights of undergraduate health sciences students about a French interprofessional training initiative
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Incorporating interprofessional collaboration within healthcare is critical to delivery of patient-centered care. Interprofessional Education (IPE) programs are key to promoting such collaboration. The ‘Public Health Service' (PHS) in France is a mandatory IPE initiative that embodies this collaborative spirit, bringing together students from varied health undergraduate training programs—nursing, physiotherapy, pharmacy, midwifery, and medicine— in a common training program focused on primary prevention. The aim of the study was to assess the experience and attitudes of students in the five health training programs regarding the interest of IPEs in the PHS. Methods A cross-sectional survey was administered to 823 students from the 2022–2023 cohort at a French university. The questionnaire was designed with 12 Likert-scale questions specifically created to evaluate the students' experiences, knowledge, and attitudes focused on IPE during the practical seminars, school interventions, and the overall PHS. Additionally, an open-ended question was utilized to gather qualitative data. Statistical analyses assessed satisfaction levels across undergraduate training programs, while thematic analysis was applied to the qualitative responses. Results Within the surveyed cohort, 344 students responded to the survey. The findings showed that students were satisfied with the interprofessional collaboration, both in practical teaching sessions (75% satisfaction) and in primary prevention projects conducted in schools (70% satisfaction), despite their having faced challenges with coordination. Pharmacy students, in particular, highlighted the need for adjustments in program scheduling. The qualitative feedback underscored the positive value of IPE, notwithstanding the organizational difficulties stemming from different academic timetables. Conclusion The student feedback indicated a high level of satisfaction with the interprofessional work carried out in both the practical teaching and the primary prevention projects. To further enhance the educational impact and address the scheduling complexities, it is recommended that program refinements be made based on student feedback and pedagogical best practices.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».