Harnessing a knowledge translation framework to implement an undergraduate medical education intervention: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Implementation of evidence-informed educational interventions (EEI) involves applying and adapting theoretical and scientific knowledge to a specific context. Knowledge translation (KT) approaches can both facilitate and structure the process. The purpose of this paper is to describe lessons learned from applying a KT approach to help implement an EEI for clinical reasoning in medical students. METHODS: Using the Knowledge to Action framework, we designed and implemented an EEI intended to support the development of students' clinical reasoning skills in a renewed medical curriculum. Using mixed-methods design, we monitored students' engagement with the EEI longitudinally through a platform log; we conducted focus groups with students and stakeholders, and observed the unfolding of the implementation and its continuation. Data are reported according to six implementation outcomes: Fidelity, Feasibility, Appropriateness, Acceptability, Adoption, and Penetration. RESULTS: Students spent a mean of 24 min on the activity (fidelity outcome) with a high completion rate (between 75% and 95%; feasibility outcome) of the entire activity each time it was done. Focus group data from students and stakeholders suggest that the activity was acceptable, appropriate, feasible, adopted and well-integrated into the curriculum. DISCUSSION: Through the process we observed the importance of having a structuring framework, of working closely and deliberatively with stakeholders and students, of building upon concurrent evaluations in order to adapt iteratively the EEI to the local context and, while taking students' needs into consideration, of upholding the EEI's core educational principles.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».