Internal determinants of change readiness: implications for the continuing education of health professionals
Notice bibliographique
Résumé
Continuing professional education events do not often result in behaviour change in the learner, even when satisfaction with the event is high and evidence of knowledge acquisition in the learner is present. One important variable that might help explain the relationship between continuing health educational and subsequent change is the degree to which the learner feels ready to change his or her behaviour. While much is known about how physicians learn and change, the cognitive and affective determinants of readiness to change have not been extensively researched in the applied health professions. This study used a mixed methodology, one-group retrospective pre-test, post-test design to investigate the value of readiness to change in predicting behaviour change and to determine if the value of an educational event is dependent on the state of learner "readiness." A readiness to change questionnaire was administered to 84 health professionals registered in the University of Toronto's International Interdisciplinary Wound Care Course in May, 2005. Responses were scored and summed to arrive at a numerical indicator of the degree of readiness to change both at the beginning and at the end of the course. Three regression analyses were conducted to examine the significance of a model in which the three internal determinants predicted learner readiness before, during, and after the course. To examine how the educational event influenced learner readiness, 20 semi-structured interviews were conducted 3 months after the course. Interpretation of quantitative and qualitative data supported that change readiness is a fluid cognitive state comprised of determinants that vary depending upon the temporal proximity to behaviour change. Data further supported a relationship between change readiness and subsequent behaviour change that discriminates across wound care skills. However, behaviour change might be best predicted by a comprehensive examination of factors both internal and external to the individual. Furthermore, the educational event did appear to influence the state of learner readiness. These findings supported the measurement of change readiness both during the program development phase and as an indicator of program success.
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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 | 0,017 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».