Data and Lifelong Learning Protocol: Understanding Cultural Barriers and Facilitators to Using Clinical Performance Data to Support Continuing Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
Continuing professional development (CPD) can support delivery of high-quality care, but may not be optimized until we can understand cultural barriers and facilitators, especially as innovations emerge. Lifelong learning (LLL), linked with quality improvement, competence, and professionalism, is a core competency in medical education. The purpose of this study is to examine cultural factors (individual, organizational, and systemic) that influence CPD and specifically the use of clinical data to inform LLL and CPD activities. This mixed-method study will examine the perceptions of two learner groups (psychiatrists and general surgeons) in three phases: (1) a survey to understand the relationship between data-informed learning and orientation to LLL; (2) semistructured interviews using purposive and maximum variation sampling techniques to identify individual-, organizational-, and system-level barriers and facilitators to engaging in data-informed LLL to support practice change; and (3) a document analysis of legislation, policies, and procedures related to the access and the use of clinical data for performance improvement in CPD. We obtained research ethics approval from the University Health Network in Toronto, Ontario, Canada. By exploring two distinct learner groups, we will identify contextual features that may inform what educators should consider when conceptualizing and designing CPD activities and what initial actions need to be taken before CPD activities can be optimized. This study will lead to the development of a framework reflective of barriers and facilitators that can be implemented when planning to use data in CPD activities to support data adoption for LLL.
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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 | 0,134 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,031 |
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 ».