Laying the foundation: Teaching policy and advocacy to medical trainees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A novel and comprehensive two-year health policy curriculum was developed and implemented for family medicine residents at two University of Toronto-affiliated teaching sites. AIM: To evaluate the impact of the curriculum on residents' knowledge of health policy issues, and its usefulness to their learning. METHOD: The evaluation included a pre-post delivery assessment of residents' content-based knowledge of issues in the Canadian healthcare system. Residents were also asked to evaluate the content, process and usefulness of the health policy curriculum. RESULTS: At the end, more than two-thirds of residents had a better understanding of the Canadian healthcare system. The overall pre-post scores showed that residents retained content-based facts in some detail. However, more importantly, residents' positive evaluations of the curriculum indicated they were engaged, enthusiastic and recognized its importance for their learning. CONCLUSION: Despite residents' positive evaluations, questions remain as to how best to assess the success of health policy curricula. Moving beyond the popular pre-post test, less traditional approaches might complement standard program evaluation methods in future. As educators increasingly develop curricula aimed at non-biomedical expertise, we must consider how we can most meaningfully evaluate long-term impact on graduates' approach to clinical practice and their engagement in health system advocacy.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».