Designing Effective CME—Potential Barriers to Practice Change in the Management of Depression: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The main aim of the current study is to explore GPs’ micro level obstacles of behavior change which affects diagnosis and management of Depressive Disorders following attendance at a Depression CME event. Methods: In this qualitative study, semi-structured interviews exploring GPs’ perceptions and experiences regarding the diagnosis and treatment of depression were done. A purposeful sampling to obtain a broad range of views was carried out among GPs that had participated in an educational intervention study three years earlier. Eleven GPs were interviewed and their views were probed in depth to get rich descriptions to ensure trustworthiness of the data. The data were analyzed by using qualitative content analysis. Results: GPs’ beliefs regarding micro level barriers emerged as two important themes individual and workplace factors. The individual themes included: educational and professional, and the contextual themes included: psychological disorders and work place categories. The results showed different perceptions on the barriers between the two groups of GPs, those who did change and had a positive perception of the CME program they participated in three years ago, and some who did not change. Conclusion: The results of this study imply that a number of micro level obstacles were of great importance when managing patients with depression disorders. In order to improve the effectiveness of CME events they should be tailored for the individual and address workplace issues i.e. both individual and contextual factors need attention.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».