Doctors' attitudes to maintenance of professional competence: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Recent decades have seen the international implementation of programmes aimed at assuring the continuing competence of doctors. Maintenance of Professional Competence (MPC) programmes aim to encourage doctors' lifelong learning and ensure high-quality, safe patient care; however, programme requirements can be perceived as bureaucratic and irrelevant to practice, leading to disengagement. Doctors' attitudes and beliefs about MPC are critical to translating regulatory requirements into committed and effective lifelong learning. We aimed to summarise knowledge about doctors' attitudes to MPC to inform the development of MPC programmes and identify under-researched areas. METHODS: We undertook a scoping review following Arksey and O'Malley, including sources of evidence about doctors' attitudes to MPC in the United States, the United Kingdom, Canada, Australia, New Zealand and Ireland, and using the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) as a guide. RESULTS: One hundred and twenty-five sources of evidence were included in the review. One hundred and two were peer-reviewed publications, and 23 were reports. Most were from the United Kingdom or the United States and used quantitative or mixed methods. There was agreement across jurisdictions that MPC is a good idea in theory but doubt that it achieves its objectives in practice. Attitudes to the processes of MPC, and their impact on learning and practice were mixed. The lack of connection between MPC and practice was a recurrent theme. Barriers to participation were lack of time and resources, complexity of the requirements and a lack of flexibility in addressing doctors' personal and professional circumstances. CONCLUSIONS: Overall, the picture that emerged is that doctors are supportive of the concept of MPC but have mixed views on its processes. We highlight implications for research and practice arising from these findings.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».