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Enregistrement W4386399173 · doi:10.1186/s12909-023-04597-3

Evaluating the impact of continuing professional development courses on physician behavioral intention: a pre-post study with follow-up at six months

2023· article· en· W4386399173 sur OpenAlexafffundabout
Felly Bakwa Kanyinga, Amédé Gogovor, Suélène Georgina Dofara, Souleymane Gadio, Martin Tremblay, Sam J. Daniel, Louis‐Paul Rivest, France Légaré

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversité LavalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre de Santé et de Services Sociaux de la Vieille-Capitale
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychosocialMedicineContinuing professional developmentWilcoxon signed-rank testFamily medicineHealth professionalsTest (biology)PsychologyProfessional developmentMedical educationHealth careCurriculumPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Continuing professional development (CPD) for health professionals includes educational activities to maintain or improve skills. We evaluated the impact of a series of CPD courses by identifying factors influencing physicians' intention to adopt targeted behaviors and assessing self-reported behavior adoption six months later. METHODS: In this pre-post study, eligible participants attended at least one in-person course at the Fédération des Médecins Spécialistes du Québec annual meeting in November 2019. Before and afterwards, participants completed CPD-REACTION, a validated questionnaire based on Godin's integrated model for health professional behavior change that measures intention and psychosocial factors influencing intention. We used Wilcoxon signed-rank test to compare pre- and post-course intention scores and linear regression analyses to identify factors influencing intention. We also compared the post-course intention scores of participants reporting a behavior change six months later with the scores of those reporting no behavior change six months later. Qualitative data was collected only six months after courses and responses to open-ended questions were analyzed using the Theoretical Domains Framework. RESULTS: A total of 205/329 course attendees completed CPD-REACTION (response rate 62.3%). Among these participants, 158/329 (48%) completed the questionnaire before CPD courses, 129/329 (39.2%) only after courses and 47/329 (14.3%) at 6 months. Study population included 192 physicians of whom 78/192(40.6%) were female; 59/192(30.7%) were between 50 and 59 years old; and 72/192 (37.5%) were surgical specialist physicians. Mean intention scores before (n = 158) and after (n = 129) courses were 5.74(SD = 1.52) and 6.35(SD = 0.93) respectively. Differences in mean (DM) intention before and afterwards ranged from - 0.31(p = 0.17) to 2.25(p = 0.50). Multivariate analysis showed that beliefs about capabilities (β = 0.15, p = 0.001), moral norm (β = 0.75, p < 0.0001), and beliefs about consequences (β = 0.11, p = 0.04) influenced post-course intention. Post-course intention was correlated with behavior six months later (DM = 0.63; p = 0.02). Qualitative analysis showed that facilitators to behavior adoption after six months were most often related to the TDF domains of beliefs about capabilities. Most frequent barriers to adoption related to lack of resources. CONCLUSIONS: Overall, scores for intention to adopt targeted behaviors increased after the courses. CPD providers could increase participants' intention by including interventions that emphasize beliefs about capabilities, moral norm and beliefs about consequences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,415 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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