Barriers and facilitators to the cultivation of communities of practice for faculty development in medical education: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Communities of practice (CoPs) have been promoted as a strategy to foster the professional development of faculty. In recent years, there have been a rising number of publications in the field of medical education that report on the impact of CoPs in faculty development (FD), as well as the factors that influence their cultivation. The objective of this scoping review was to comprehensively map the reported barriers and facilitators to cultivating CoPs for FD in medical education. METHODS: The authors searched five electronic databases on 15 January 2022, and in a final update search on 4 August 2024. The authors used the updated Consolidated Framework for Implementation Research as an a priori coding framework to guide coding. The authors applied a quasi-statistical content analysis to quantify and draw meaning from the factors that constrain and support CoP formation, implementation and sustainability. RESULTS: The authors generated 359 codes for barriers and facilitators from 25 included empirical and non-empirical articles, of which 295 codes (82%) were relevant to forming and implementing a CoP, and 64 (18%) relevant to sustaining a CoP. The main barriers and facilitators were related to: the sufficiency of structural, cultural and resource support; the availability and fit of required stakeholders; relevance to member needs; planning; member attraction and engagement; and reflection and evaluation of the CoP. CONCLUSIONS: This review highlights the key patterns and gaps in the emerging publications on CoP cultivation for FD in medical education, from their formation to their sustainability. There remain key unresolved problems and gaps in the evidence concerning how to create long-term participation successfully to sustain CoPs for FD in medical education. Although hybrid and virtual CoPs appear to be the way forward, there is still a need to account for individual member capabilities and needs, and the nature of the medical education context on CoP sustainability.
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 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 | 0,047 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».