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Enregistrement W7006087744

Student and community insights on interprofessional health education

2022· dissertation· en· W7006087744 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterprofessional educationContext (archaeology)Psychological interventionQualitative researchHealth careAction (physics)Focus groupQualitative property
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Northern Ontario, interprofessional education (IPE) is offered at the undergraduate level to improve collaborative healthcare delivery and access to services for vulnerable people. However, the Institute of Medicine (IOM) expressed concern about the lack of convincing evidence of the beneficial effects of IPE interventions leading to enhanced patient care. The IOM also noted an absence of comprehensive explanations regarding how students experience collaborative learning. My study aimed to understand whether the teaching of six interprofessional competencies to undergraduate students attending a northern academic institution enhances 1) perceived interprofessional collaboration and 2) students' awareness and sensitivity regarding the needs of vulnerable people. This mixed-methods study, integrating certain principles of action research, was conducted within the context of an IPE program involving 67 participants from two cohorts, 2019 and 2020. The sequential explanatory mixed-methods design included a retrospective prepost self-assessment survey and interviews with students and community members. The results showed that the IPE program supported an understanding of IPE within both classroom and community settings. Following participation in the IPE program, statistically significant differences in pre-post scores were identified for each of six interprofessional competency domains. Three forms of qualitative data supported the analysis; these included interviews with students, interviews with two community partners and students’ anonymous written reflections. Qualitative analysis revealed that classroom and community experiences enhanced the understanding of competencies and supported collaboration as well as connection amongst students from diverse disciplines. The analysis also revealed an enhanced awareness of community members' lived realities. The results demonstrated that students and the community benefitted from the educational IPE program. The participants showed increased collaboration and motivation to work with vulnerable populations. Participation in the IPE program also increased awareness, sensitivity, and advocacy for the diverse needs of community members. Student-led health promotion organizations emerged as a sustainable and flexible experience that enabled students to integrate various IPE experiences, advance collaboration and enhance their ability to work with underserved populations. Key limitations of the study stem from the impacts of COVID-19 which limited access to community partners. In addition, relatively small sample sizes for the quantitative surveys (n=44) limit the generalizability of these findings. Moreover, the study design did not allow for an examination of gender, age or cultural differences. Future studies could address these issues as well as examine the long-term effects of IPE education on post-graduation experiences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0180,013
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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