Evaluating the Impact of a Health Equity Continuing Professional Development Initiative: A Program Evaluation of the Critical Dialogues for Action Series
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Systemic inequities in health care continue to negatively affect marginalized communities, highlighting the need for equity-oriented continuing professional development (CPD). The Critical Dialogues for Action (CDFA) Series was developed to foster health equity, accessibility, and social accountability through dialogue-based workshops. This evaluation aimed to assess the CDFA Series' planning and delivery outputs, and its short-term impacts on participants' attitudes, knowledge, and intentions to apply equity-informed practices. METHODS: A mixed-methods design was used, incorporating quantitative surveys and qualitative feedback from attendees, speakers, and planning committee members. Data sources included program evaluation surveys, postsession feedback surveys, and semistructured interviews. Descriptive statistics and thematic analysis were used to analyze the data, supported by visualizations and participant quotes. RESULTS: Survey respondents (n = 25) and postfeedback participants (n = 90) reported high satisfaction with the CDFA Series' content, relevance, and delivery. Quantitative results showed statistically significant increases in perceived knowledge after session participation ( p = .014). Thematic analysis revealed increased awareness of equity principles, intent to apply new strategies in professional roles, and appreciation for inclusive, reflective dialogue. Speakers and committee members highlighted strong coordination and a desire for ongoing enhancements in diversity and engagement. DISCUSSION: Findings demonstrate the CDFA Series' effectiveness in supporting equity-focused learning and fostering a professional community of practice. These results underscore the potential of dialogue-based CPD initiatives to promote critical reflection and real-world application of health equity principles in diverse professional contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».