Improving continuing medical education by enhancing interactivity: lessons from Iran.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Continuing Medical Education (CME) has been considered as a lifelong commitment for doctors to provide the optimal care for patients. Despite a long history of creating CME programs, outcomes are far from ideal. The present qualitative study aims to clarify the barriers affecting effectiveness of the CME programs in Iran based on the experiences of general practitioners. METHODS: Sixteen general practitioners were recruited to participate in in-depth interviews and field observations concerning experiences with CME. The study was performed using a qualitative content analysis method. The codes, categories and themes were explored through an inductive process in which the researchers moved from specific to general. RESULTS: The participants' experiences identified a number of barriers, particularly insufficient interaction with the instructors; additional problems included the teachers' use of an undifferentiated approach; unreal and abstract CME; and ignorance of the diverse reasons to participate in CME. CONCLUSION: Based on the study results, there are multiple barriers to effective implementation of CME in Iran. The key barriers include insufficient interaction between the trainees and providers, which must be considered by other stakeholders and program designers. Such interactions would facilitate improved program design, invite more specific tailoring of the education to the participants, allow for more effective educational methods and set the stage for outcome evaluation from the learners actually applying their new knowledge in practice. Replication of these findings with another sample would improve confidence in these recommendations, but these findings are broadly consistent with findings in the educational literature on improving the efficacy of CME.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».