Content that Promotes Intent to Change: Asynchronous and Synchronous Professional Development for Family Doctors in Continuing Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Background In 2020, a medical school in northern Ontario launched “Overcoming Barriers to Safe Opioid Prescribing,” a continuing professional development program consisting of an asynchronous online module followed by a series of optional synchronous videoconferences, which together formed a virtual community of practice (VCoP). The videoconferences followed a structured format, where a case study was introduced by one of the participants from their practice, followed by group reflections on the case and the development of strategies for implementing the learnings in their practices. Methods Mixed methods data was collected from participants utilizing a variety of tools and at different times before, during and after their engagement in the program. Qualitative data analysis produced a list of key themes that were cross-validated by anonymized, aggregated program evaluation data to identify further, module-specific themes. Results This paper examines the learning experiences and outcomes of primary care providers that participated in the online modules and synchronous videoconferences and proposes content design strategies that led to these educational experiences. The online module created a baseline of knowledge, increased participants’ familiarity with practice guidelines, comfort and confidence in prescribing and deprescribing behaviours, and increased participants’ familiarity with tools, resources, and strategies for safe opioid prescribing in their practices. The synchronous videoconferences developed a community of learning through modeling, experiential learning and the sharing of experiences and best practices. Conclusions The combination of the online module and synchronous videoconferences led to an increase in the intent to change practice, particularly with enhanced the principles of patient-centred care through their focus on practical, real-world strategies and physician-patient communication techniques. Participants noted that the foundational knowledge and resources provided in the online course was supported and contextualized through the synchronous discussions.
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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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».