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Enregistrement W1519169921 · doi:10.1186/s12913-015-0903-3

An analysis of the adaptability of a professional development program in public health: results from the ALPS Study

2015· article· en· W1519169921 sur OpenAlexafffundabout
Lucie Richard, Sara Torres, Marie‐Claude Tremblay, François Chiocchio, Éric Litvak, Laurence Fortin-Pellerin, Nicole Beaudet

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaMontreal Police ServiceMontfort HospitalSante MontrealUniversity of OttawaWilfrid Laurier UniversityMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of OttawaTelfer School of Management, University of OttawaInstitut pour la Recherche en Santé PubliqueUniversité de MontréalMcGill University
Mots-clésHealth informaticsHealth administrationPublic healthNursing researchContext (archaeology)AdaptabilityHealth promotionProfessional developmentPromotion (chess)FidelityProcess managementMedical educationKnowledge managementMedicinePublic relationsNursingComputer scienceBusinessPolitical scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Professional development is a key component of effective public health infrastructures. To be successful, professional development programs in public health and health promotion must adapt to practitioners' complex real-world practice settings while preserving the core components of those programs' models and theoretical bases. An appropriate balance must be struck between implementation fidelity, defined as respecting the core nature of the program that underlies its effects, and adaptability to context to maximize benefit in specific situations. This article presents a professional development pilot program, the Health Promotion Laboratory (HPL), and analyzes how it was adapted to three different settings while preserving its core components. An exploratory analysis was also conducted to identify team and contextual factors that might have been at play in the emergence of implementation profiles in each site. METHODS: This paper describes the program, its core components and adaptive features, along with three implementation experiences in local public health teams in Quebec, Canada. For each setting, documentary sources were analyzed to trace the implementation of activities, including temporal patterns throughout the project for each program component. Information about teams and their contexts/settings was obtained through documentary analysis and semi-structured interviews with HPL participants, colleagues and managers from each organization. RESULTS: While each team developed a unique pattern of implementing the activities, all the program's core components were implemented. Differences of implementation were observed in terms of numbers and percentages of activities related to different components of the program as well as in the patterns of activities across time. It is plausible that organizational characteristics influencing, for example, work schedule flexibility or learning culture might have played a role in the HPL implementation process. CONCLUSIONS: This paper shows how a professional development program model can be adapted to different contexts while preserving its core components. Capturing the heterogeneity of the intervention's exposure, as was done here, will make possible in-depth impact analyses involving, for example, the testing of program-context interactions to identify program outcomes predictors. Such work is essential to advance knowledge on the action mechanisms of professional development programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,091
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0910,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,009
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,827
Tête enseignante GPT0,735
Écart entre enseignants0,092 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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