Professional Development Preferences and Needs of Healthcare Providers Working with Older Adults on Exercise and Nutrition: Results of Key Informant Interviews
Notice bibliographique
Résumé
Most older adults want to age in place, and evidence-based health behaviours that support aging in place include healthy diets and physical activity. Healthcare professionals need training in the science and practice of nutrition and physical activity to support their older adult clients to age in place. In this study we investigated knowledge gaps among healthcare professionals and the organizations that employ them regarding exercise and nutrition for older adults. We also aimed to identify their perceptions of effective and ineffective continuing education approaches, how they choose continuing education opportunities, and what formats they prefer when engaging in continuing education. Using key informant interviews and an interpretive description approach, we identified four themes: “Being pragmatic about professional development,” “Matching format to need,” “Negotiating the tension between the convenience of online and the effectiveness of in-person learning,” and “Focusing on practice is critical.” Participants also identified current gaps in professional development offerings and desires for additional continuing education opportunities on certain topics, such as nutrition and aging, and dealing with multimorbidity. Participants indicated that continuing education offerings should reflect common health conditions that providers encounter in practice and that there should be a balance between online and in-person offerings. Participants also indicated that continuing education should focus on changing or improving practice, to assist healthcare providers in supporting older adults aging in place in their communities.
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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 | 0,022 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».