Exploring Perceived Educational Needs of Primary Care Providers for Online Training and Education in Dementia (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Currently there are about 5.6 million Canadians living with dementia with an estimate of nearly 1 million people being diagnosed with dementia by 2031. Primary care Providers (PCPs) are crucial to the management and care of dementia patients. OBJECTIVE This study aimed to evaluate the perceived educational needs and preferences of PCPs for training and education in dementia within an online environment. METHODS A prospective, qualitative research study. Participants were primary care providers purposively recruited currently licensed to practice in Ontario that possessed a patient population with dementia, and were willing to attend a focus group session and/or one to one interview. A deductive content/thematic analysis was used to analyze the data. A total of 19 participants took part in the study across four focus groups (n=15) and four individual interviews (n=4). RESULTS The study found that the notion of credibility of information is critical to the learning process and highly valued by physicians. Credibility appears to overlap across the two constructs and the importance of credibility seems to link notions of perceived behaviour control with physicians’ subjective norms. Participants expressed a need for learning that can support their ability to make clinical decisions. Participants expressed the value of educational tools such as technology resources, an online “evidence-based, physician-authored clinical decision support resource and so on. They also wanted to use decision-making tools such as RxFiles. CONCLUSIONS In conclusion, PCPs have educational needs which may pose as facilitators to physician learning, eLearning and continuing medical education.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».