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Enregistrement W7078793380

Interprofessional Education and Collaborative Practice (IPECP) in Post COVID Healthcare Education and Practice Transformation Era

2022· other· en· W7078793380 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Access at Essex (University of Essex) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterprofessional educationHealth careContext (archaeology)PandemicWorkforceTelehealthMisinformationGlobal healthPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past two years the world has experienced unprecedented devastation, disruption, and death due to the COVID-19 global Pandemic. At the same time, the Pandemic acts as a transformation catalyst that accelerated the implementation and adoption of long overdue changes in healthcare education and practice, including telehealth and virtual learning. Interprofessional collaboration during the pandemic was able to foster healthcare transformation in several ways at the policy and legislative level, such as the fast-tracking of internationally trained professions. The role and use of digital technologies in healthcare education and practice have been extended and solidified by the pandemic. Macro-level policies acknowledging the importance of population health are key for future interprofessional collaboration of stakeholders to address inequalities. Similarly, interprofessional collaboration is key to addressing the proliferation of misinformation. Interprofessional education and collaborative practice (IPECP) can be effectively utilized to combat misinformation by increasing health literacy amongst health professions and the communities they serve. Despite IPECP being an integral component of promoting patient safety, and holistic, quality care, silos continue to exist. Furthermore, implementation of the Quintuple Aim (better health, better care, better value, better work experience, and better health equity), particularly through the lens of equity, remains elusive. Going forward, the integration and sustainability of IPECP are crucial and the experience of IPECP within the context of the COVID-19 pandemic should be reflected on, researched, and evaluated to inform future global healthcare systems and the workforce to provide and achieve the Quintuple Aim; the goal of all in healthcare. As we are emerging out of the Pandemic, we have a unique opportunity to leverage on the lessons learned from the pandemic in fostering the healthcare transformation through innovation and IPECP. To capitalize on this opportunity and in a collaborative effort, the InterprofessionalResearch.Global (IPR.Global), the American Interprofessional Health Collaborative (AIHC), and the Canadian Interprofessional Health Collaborative (CIHC) have developed this e-book as a Discussion Paper to explore and discuss (from a global perspective) the impact and application of healthcare education and practice transformation on IPECP as we emerge from the COVID Pandemic with the goal to identify best practices to integrate and sustain IPECP. We call the interprofessional educators, practitioners, leaders, scholars, and policy makers to utilize ‘Forward Thinking and Adaptability’ and ‘Sustainability and Growth’ in their IPECP approaches and strategies, to achieve Quintuple Aim. As learned during the Pandemic, working together – across professions, institutions, nationally, and globally – is essential in emerging stronger and in transforming our healthcare education and practice.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,017
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0020,027
Intégrité de la recherche0,0060,013
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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