Considerations for adapting digital competencies and training approaches to the public health workforce: an interpretive description of practitioners’ perspectives in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Widespread digital transformation necessitates developing digital competencies for public health practice. Given work in 2024 to update Canada's public health core competencies, there are opportunities to consider digital competencies. In our previous research, we identified digital competency and training recommendations within the literature. In this study, we explored public health practitioners' experiences and perspectives on adapting identified digital competencies and training recommendations for Canada. METHODS: Between November and December 2023, we conducted an interpretive description using four focus groups with 19 public health practitioners working in regional and federal health authorities across Canada, with at least 3 years' experience in current roles and experience using digital technologies in practice. We explored practitioners' experiences using digital technologies and sought their opinions on how digital competency recommendations previously identified could be adapted to Canada's context. To generate deep insights of practitioners' subjective experiences and perspectives, we analyzed verbatim transcripts using Braun and Clarke's reflexive thematic analysis. RESULTS: We identified three main themes: a) public health systems must evolve to support new digital competencies; b) strengthen the basics before extending towards digital competencies; and c) focus on building general digital competencies with options for specialization where necessary. Findings emphasized matching workforce digital competencies to public health system capabilities and meaningfully integrating digital competencies within existing curricula. Such integration can consider how digital technologies change current public health practice to ensure practitioners are better able to address contemporary public health problems. Findings demonstrated roles for specialized digital programs as resources for learning within health systems and emphasized hands-on real-world training approaches. CONCLUSION: We need integrated, systems-focused approaches to digital competencies cutting across the current public health curriculum, while creating space for specialized digital public health competencies and roles. Further research is needed to understand requirements for enacting these recommendations in practice.
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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 | 0,024 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,024 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».