Commitment to change statements can predict actual change in practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Statements of commitment to change are advocated both to promote and to assess continuing education interventions. However, most studies of commitment to change have used self-reported outcomes, and self-reports may significantly overestimate actual performance. As part of an educational randomized controlled trial, this study documented changes that family physicians committed to make in their prescribing and then used third-party data to examine actual changes. METHOD: Following participation in a continuing medical education program using interactive small groups, physicians were asked to identify changes that they planned to make in their practices. For prescribing changes related to four conditions, data from a provincial pharmacy registry were analyzed for 6-month periods before and after the educational intervention. RESULTS: A total of 207 physicians participated in the project, which involved monthly meetings of 30 peer learning groups. Ninety-nine physicians received experimental case-based educational modules +/- personal prescribing feedback, and 91 of these indicated that they planned to make at least one change in practice. Of the 209 intended changes, 71% were directly related to the prescribing messages in the materials. DISCUSSION: In three of four indicator conditions, physicians who expressed a commitment to change were significantly more likely to change their actual prescribing for the target medications in the following 6 months. The percentage of physicians who did change their prescribing varied significantly by condition. Further study of the process of translating commitment to change into real practice change is needed.
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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 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».