Complexities of Continuing Professional Development in Context: Physician Engagement in Clinical Coaching.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Effective continuing professional development (CPD) is critical for safe and effective health care. Recent shifts have called for a move away from didactic CPD, which often fails to affect practice, toward workplace learning such as clinical coaching. Unfortunately, coaching programs are complex, and adoption does not guarantee effectiveness. To resolve this problem, thus ensuring resources are well spent, there is a critical need to understand what physicians try to achieve and how they engage. Therefore, we examined the types of change physicians pursue through clinical coaching and the impact of context on their desired changes. METHODS: In the context of two clinical coaching programs for rural physicians, we applied a generic qualitative approach. Coachees (N = 15) participated in semistructured interviews. Analysis involved iterative cycles of initial, focused, and theoretical coding. RESULTS: Coachees articulated desired practice changes along a spectrum, ranging from honing their current practice to making larger changes that involved new skills outside their current practice; changes also ranged from those focused on individual physicians to those focused on the practice system. Desired changes were affected by factors in the learning/practice environment, including those related to the individual coachee, coach, and learning/practice context. DISCUSSION: These results suggest that the current focus on acquiring new knowledge through CPD may miss important learning that involves subtle shifts in practice as well as learning that focusses on systems change. Moreover, an appreciation of the contextual nature of CPD can ensure that contextual affordances are leveraged and barriers are acknowledged.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».