Health systems research training enhances workplace research skills: A qualitative evaluation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In-service education is a widely used means of enhancing the skills of health service providers, for example, in undertaking research. However, the transfer of skills acquired during an education course to the workplace is seldom evaluated. The objectives of this study were to assess learner, teacher, and health service manager perceptions of the usefulness, in the work setting, of skills taught on a health systems research education course in South Africa and to assess the extent to which the course stimulated awareness and development of health systems research in the work setting. METHODS: The education course was evaluated using a qualitative approach. Respondents were selected for interview using purposive sampling. Interviews were conducted with 39 respondents, including all of the major stakeholders. The interviews lasted between 20 and 60 minutes and were conducted either face to face or over the telephone. Thematic analysis was applied to the data, and key themes were identified. RESULTS: The course demystified health systems research and stimulated interest in reading and applying research findings. The course also changed participants' attitudes to routine data collection and was reported to have facilitated the application of informal research or problem-solving methods to everyday work situations. However, inadequate support within the workplace was a significant obstacle to applying the skills learned. DISCUSSION: A 2-week intensive, experiential course in health systems research methods can provide a mechanism for introducing basic research skills to a wide range of learners. Qualitative evaluation is a useful approach for assessing the impacts of education courses.
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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 | 0,101 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».