Interprofessional Collaborator Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physicians are often expected to participate with teams of health professionals; however, postgraduate training infrequently includes interprofessional (IP) or team training. Purpose: This curriculum was developed to demonstrate the knowledge, skills and attitudes which lead to successful IP collaboration. Curriculum: During a four-week geriatrics rotation, medicine interns complete a fifty-minute, in-person, multimedia lecture to introduce the IP collaborator concept and the Canadian and American IP competency frameworks. The IP pocket card is demonstrated and interns complete a guided, team-meeting video observation exercise. Using a Survey Monkey, narrative reporting tool, interns analyze team competencies that they observe or initiate during geriatrics team meetings during the rotation. They report on two interactions. They complete a closing Survey Monkey questionnaire and have an in-person debriefing. Results: We will have quantitative and qualitative data on interns’ recognition of IP collaborator competencies. Conclusion: Recognition of IP collaborator competencies will provide a framework for improving health professional effectiveness for systems-based care. Relevance to IP education or practice: Disseminating IP competencies. Learning Objectives: 1. The audience will be able to describe a new strategy for teaching IP competencies to health professionals. 2. The audience will become aware of a new method for combining the Canadian and American IP competencies. Todd James, MD, FACP Assistant Professor of Clinical Medicine Indiana University School of Medicine, Geriatrics Faculty Office Building, Floor 2 720 Eskenazi Avenue Indianapolis, IN 46202 Phone: 317-880-6582 Fax: 317-880-0332 Email: tojames@iu.edu
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».