Follow-up in train-the-trainer continuing medical education events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of train-the-trainer (TTT) programs within the context of continuing medical education (CME) is to help facilitators acquire and/or enhance their skills at leading CME sessions. The provision of follow-up is one feature of successful CME workshops over which CME providers have some control. Follow-up is defined as any encounter between participants and workshop leaders, following an initial workshop or other development session, and is designed to enhance, maintain, reinforce, transfer, extend, or support the learning from the original workshop. In this article, we elaborate on the use of audio teleconferences to provide follow-up for a TTT workshop in Saskatchewan, a largely rural province in western Canada. METHODS: The teleconferences began 6 weeks after the workshop and were held at approximately 6-week intervals, with five conference calls in total. Each lasted about 45 minutes. Participants were interviewed to determine their view of the value of the teleconferences. RESULTS: Participants reported learning from the teleconferences and feeling more prepared to conduct CME sessions due to their participation in the teleconferences. Participants missed teleconferences only for extenuating circumstances (e.g., emergency deliveries). FINDINGS: We have found that audio teleconferences allow for and encourage professional discussion that is crucial to changing practices. They are an effective way to incorporate follow-up to TTT workshops when participants travel great distances to attend.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».