Commitment to change statements: A way of understanding how participants use information and skills taught in an educational session
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Commitment to change has gained increasing use in assessing short course effectiveness. This study examined the changes that learners intended to make in practice following an intensive day-long course offered at multiple sites, counted changes relative to the curriculum's focus, and analyzed which changes were implemented in practice. METHODS: Participants at a course on the management of male sexual dysfunction were asked to identify the changes to which they would commit. Six months after the course, they were asked to indicate which changes they implemented fully, partially, or not at all. RESULTS: A total of 352 physicians attended the courses held in 21 centers. A majority of attendees (344 or 97.7%) completed forms at the end of the course, providing 1,635 commitment statements. Six months later, 197 (57.3%) physicians provided follow-up data about 935 (55.4%) of the commitment statements originally submitted. Of these, 602 (66.52%) were completely implemented. Many of the changes related to two specific aspects of the course, namely, sexual history taking and medical intervention, accounting for 45.93% of the intended commitments and 47.67% of the changes completely implemented. Slightly over half (58%) of the course time was devoted to these two areas. There was a significant correlation between the number of changes and the amount of time allocated to that content within the course. FINDINGS: Commitment to change statements offered by course participants can be used to examine the impact of a course relative to its learning focus. Continuing medical education providers must take a critical look at commitment to change statements as an "intervention" in their own right and determine how the tool can best be used as a continuing medical education intervention.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».