Educational skills and knowledge needed and problems encountered by continuing medical education providers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to identify the training needs and difficulties encountered by continuing medical education (CME) providers in Quebec. METHODS: A questionnaire comprised of open-ended and closed questions was sent to 224 general practitioners across Quebec who organize CME meetings. To complement and validate the data, interviews were conducted with 18 physicians selected from this group, based on their years of experience with CME, and with the managers of two organizations involved in CME. RESULTS: The questionnaire response rate was 54%. Quantitative analysis was used to identify the main training needs expressed by CME providers affiliated with the Quebec Federation of General Practitioners, namely, methods for identifying needs (74%), group leadership techniques (69%), basic principles in adult education (69%), and organization of CME activities (66%). The main problems encountered by respondents in their duties are stimulating and maintaining the interest and participation of physicians in formal CME activities (52%), identifying and meeting physicians' educational needs (32%), and motivating physicians to get involved in any kind of CME initiative (18%). The interviews highlighted the wide disparity in the approaches used by CME providers when planning activities and the failure of providers to pass on relevant information to their successors. IMPLICATIONS: Based on the difficulties and the training needs identified, we were able to develop tools (structured training program, biannual newsletter, reference books, and resources) suited to the needs of general practitioners who organize CME activities.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».