Decker Prize for 1999 awarded for study of factors influencing the stimulus to learning recorded by physicians keeping a learning portfolio
Notice bibliographique
Résumé
While studies in continuing education have identified the information sources most frequently used by physicians for learning, little is known of what stimulates physicians to engage in learning activities that lead to a commitment to adopt a new practice. This study reports on the recorded stimulus for learning of 8576 items of learning submitted by 652 physicians who voluntarily enrolled in the Maintenance of Competence program (MOCOMP®) of the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada and used a paper or electronic diary (PCDiary®) to record self-directed learning activities. The most frequent stimuli for initiating learning were reading the medical literature and managing patients. The only demographic variable that significantly influenced the item stimulus profile of these physicians was the number of years since graduation (p =.0001). Physicians less than 10 years from graduation more frequently recorded learning items stimulated by an audit of practice and less frequently by a discussion with peers compared with physicians in practice more than 10 years. Physicians in practice for more than 30 years initiated learning activities primarily based on their interaction with patients. There was no significant relationship between the item stimulus profile and the physicians' specialty type (p =.47), size of the community where their practice is located (p =.24), or their type of university association (p =.17). This study provides evidence related to differences between the activities physicians perceived had stimulated learning and the likelihood that the learning would lead them to make a commitment to change practice. The stimulus code “reviewing the management of more than one patient” was 47% more likely (odds ratio = 1.47, 95% CI, 1.27, 1.71, p <.001) and “audits of a clinical or laboratory practice” 31% more likely (odds ratio = 1.31, 95% CI, 1.04, 1.66, p =.024) to result in a commitment to make a change in practice than reading the medical literature, the most frequently assigned stimulus for learning. The implications of these findings related to models of physician learning and studies of change in continuing medical education are discussed.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,145 | 0,044 |
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 ».