“Like, we can't keep adding”: a mixed methods study to explore the feasibility of implementing a co-produced 24-Hour Movement Guideline content
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical students must demonstrate competency in health promotion and illness prevention; however, movement behaviour promotion content is lacking in medical curricula. Canada's 24-Hour Movement Guidelines (24HMG) present an opportunity to transform medical curricula to promote movement behaviours within a 24-hour paradigm. We previously co-produced a 24HMG curriculum map and 14 curriculum objectives at one Canadian medical school. The aim of this study was to gain consensus on the curriculum map and objectives among faculty and medical students and explore implementation determinants. Methods: This study followed a concurrent nested mixed methods design using a modified Delphi method to assess the level of (dis)agreement with map components followed by interviews to explore the implementability of the map. A preliminary survey was distributed to collect demographic and movement behaviour data, followed by three online modified Delphi surveys. Suggested improvements to the map were solicited through open-text boxes. Interviews were semi-structured and conducted online. Interview data were analyzed using content analysis guided by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) 2.0. Results: 7). Implementation determinants encompassed all five CFIR 2.0 domains, mostly the inner setting (e.g., culture, structural barriers). Conclusions: Reciprocity and open communication between medical schools and external change agents should be prioritized when co-producing curriculum change in the present landscape of inflation and medical professional burnout.
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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 | 0,043 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».