Applying Prochaska’s model of change to needs assessment, programme planning and outcome measurement
Notice bibliographique
Résumé
A major goal of continuing medical education (CME) is to enhance the performance of the learner. In order to accomplish this goal, careful consideration and expertise must be applied to the three primary ingredients of CME planning: assessing learner needs, programme design and outcome measurement. Traditional methods used to address these three components seldom result in CME initiatives that change performance, even in the presence of sophisticated CME formats and capable learners. In part, performance may not change because the learner is not 'ready to change'. Planners of CME are aware of this concept but have been unable to measure 'readiness to change' or employ it in assessing learner needs, and planning and evaluating CME. One theory that focuses on an individual's readiness to change is Prochaska's model, which postulates that change is a gradual process proceeding through specific stages, each of which has key characteristics. This paper examines the applicability of this model to all components of CME planning. To illustrate the importance of this model, this paper provides examples of these three components conducted both with and without implementation of this model.
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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 | 0,053 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».