Evaluation of the McGill‐Tongji Blended Education Program for Teacher Leaders in General Practice: The importance of partnership and contextualization in International Primary Care Training Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Strong primary health care (PHC) systems require well-established PHC education systems to enhance the skills of general practitioners (GPs). However, the literature on the experiences of international collaboration in primary care education in low- and middle-income countries remains limited. The purpose of this study was to evaluate the implementation and perceived impact of the McGill-Tongji Blended Education Program for Teacher Leaders in General Practice (referred to as the "Tongji Program"). Methods: In 2020-2021, the McGill Department of Family Medicine (Montreal, Canada) and Tongji University School of Medicine (TUSM, Shanghai, China) jointly implemented the Tongji Program in Shanghai, China to improve the teaching capacity of PHC teachers. We conducted an exploratory longitudinal case study with a mixed methods design for the evaluation. Quantitative (QUAN) data was collected through questionnaire surveys and qualitative (QUAL) data was collected through focus group discussions. Results: The evaluation showed that learners in Tongji Program were primarily female GPs (21/22，95%) with less than 4 years of experience in teaching (16/22，73%). This program was considered a successful learning experience by most participants (19/22, 86%) with higher order learning tasks such as critical thinking and problem-solving. They also agreed that this program helped them feel more prepared to teach (21/22，95%), and developed a positive attitude toward primary care (21/22，95%). The QUAL interview revealed that both the Tongji and McGill organizers noted that TUSM showed strong leadership in organization, education, and coordination. Both students and teachers agreed that by adapting training content into contextualized delivery formats and settings, the Tongji Program successfully overcame language and technology barriers. Conclusions: Committed partnerships and contextualization were key to the success of the Tongji Program. Future research should focus on how international primary care education programs affect learners' behavior in their practice settings, and explore barriers and facilitators to change.
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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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».