Whose problem is it anyway? Confronting myths of ‘problems’ in health professions education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The growing interest in knowledge translation and implementation science, both in clinical practice and in health professions education (HPE), is reflected in the number of studies that have sought to address what are believed to be evidence-practice gaps. Though this effort may be intended to ensure practice improvements are better aligned with research evidence, there is a common assumption that the problems researchers explore and the answers they generate are meaningful and applicable to practitioner needs. METHODS: This Mythology paper considers the nature of problems from HPE as the focus of HPE research and the ways in which they may or may not be aligned. The authors argue that, in an applied field such as HPE, it is vital that researchers better understand how their research problems relate to practitioner needs and what the limitations on evidence uptake might be. Not only can this establish clearer paths between evidence and action, but it also requires a rethink of much of knowledge translation and implementation science thinking and practice. RESULTS: The authors explore five myths: whether everything in HPE is a problem; whether practitioner needs involve problem solving; whether practitioner problems are resolvable with sufficient evidence; whether researchers effectively target practitioner problems; and whether studies that focus on solving practitioner problems make significant contributions to the literature. CONCLUSIONS: To advance the conversation on the connections between problems and HPE research, the authors propose ways in which knowledge translation and implementation science might be approached differently.
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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 | 0,163 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,222 |
| Communication savante | 0,034 | 0,069 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,062 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».