Building capacity for medical education research in family medicine: the Program for Innovation in Medical Education (PIME)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the apparent benefits to teaching, many faculty members are reluctant to participate in medical education research (MER) for a variety of reasons. In addition to the further demand on their time, physicians often lack the confidence to initiate MER projects and require more support in the form of funding, structure and guidance. These obstacles have contributed to a decline in physician participation in MER as well as to a perceived decay in its quality. As a countermeasure to encourage physicians to undertake research, the Department of Family Medicine at the University of Ottawa implemented a programme in which physicians receive the funding, coaching and support staff necessary to complete a 2-year research project. The programme is intended primarily for first-time researchers and is meant to serve as a gateway to a research career funded by external grants. Since its inception in 2010, the Program for Innovation in Medical Education (PIME) has supported 16 new clinician investigators across 14 projects. METHODS: We performed a programme evaluation 3 years after the programme launched to assess its utility to participants. This evaluation employed semi-structured interviews with physicians who performed a research project within the programme. RESULTS: Programme participants stated that their confidence in conducting research had improved and that they felt well supported throughout their project. They appreciated the collaborative nature of the programme and remarked that it had improved their willingness to solicit the expertise of others. Finally, the programme allowed participants to develop in the scholarly role expected by family physicians in Canada. CONCLUSION: The PIME may serve as a helpful model for institutions seeking to engage faculty physicians in Medical Education Research and to thereby enhance the teaching received by their medical learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,129 | 0,557 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».