Éducation interprofessionnelle en santé : des enjeux à l’implémentation
Notice bibliographique
Résumé
Contexte et problématique : L’éducation interprofessionnelle (EIP) est un levier essentiel pour améliorer la qualité, la sécurité et l’humanité dans les soins. Son intégration dans les curricula d’études de santé reste cependant un défi pédagogique, logistique et culturel. Exégèse : À Genève, un programme commun d’EIP intégré aux curricula de sept filières issues de trois institutions forme chaque année plus de 1200 étudiants. Ce programme de 3 ans (6 crédits ECTS) est basé sur le référentiel de compétences interprofessionnel canadien et sur le modèle de gestion de ressources de crises TeamSTEPPS® : stratégies et outils de travail d’équipe pour améliorer la performance et la sécurité des patients. Il combine plusieurs stratégies d’apprentissage : ateliers, e-learning , jeux sérieux et simulations interprofessionnelles. Nous précisons dans cet article les termes et concepts clefs de l’EIP, clarifiant notamment la nuance utile entre les adjectifs multiprofessionnel, interprofessionnel et interdisciplinaire. Nous explicitons comment l’EIP répond à des enjeux d’actualité : qualité-sécurité des soins, évolutions de santé publique, transformation de la formation et bien-être professionnel. Enfin, nous partageons les facteurs de succès pour son implémentation : soutien institutionnel, alignement curriculaire, formation de l’équipe de formatrices et de formateurs, lien terrain-formation, amélioration continue. Conclusion : L’EIP est un investissement stratégique pour transformer les pratiques professionnelles et la culture de collaboration en santé. Son implémentation nécessite une volonté politique et institutionnelle affirmée, une diffusion progressive et une collaboration étroite avec le terrain, contribuant à améliorer la qualité et la sécurité des soins et le bien-être des professionnels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».