Evaluating Continuing Health Professions Education as Health Policy for the Opioid Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Continuing health professions education (CHPE) has been considered an essential intervention for addressing the Canadian opioid crisis. CHPE programs are complex – they involve the actions of people and a complex chain of steps, are embedded in social systems shaped by context, and are open systems subject to change. Drawing on frameworks for evaluating complex interventions, the objectives of this thesis were to: 1) systematically assess all published evaluative reports of CHPE programs for their appropriateness as interventions to reduce opioid-related harms and improve population health; 2) conduct an implementation evaluation of the Safer Opioid Prescribing CHPE program; and 3) develop a conceptual model to support the design and evaluation of population health focused CHPE. Addressing opioid-related harms was a consistent justification for the development and delivery of the 32 opioid analgesic prescribing CHPE programs. Yet, evaluations of these programs rarely encompassed patient- or population-level outcomes, focusing primarily on self-reported performance outcomes. There was likewise little explicit use of educational or other theory reported in program development and evaluation. Implementation evaluations can support such interrogations of program theory. It was determined that the Safer Opioid Prescribing program was implemented as intended along the outcomes of reach, dose, fidelity, and participant responsiveness. This identified a promising model for using virtual continuing health professions education to reach a critical mass of prescribers to address large scale health problems. However, due to the complex and dynamic nature of the opioid crisis, scaling up of successfully implemented programs is no guarantee achieving beneficial population health outcomes. Drawing on the fields of clinical population medicine, the social determinants of health, health equity, and philosophies of population health, at least five ways of re-orienting CHPE programs towards population health were identified. These included: 1) scaling effective CME programs while evaluating at population health levels; 2) (re)interpreting evidence for program content from a population perspective; 3) incorporating social determinants of health into clinically-oriented CME activities; 4) explicitly building fluency in population health concepts and practices among health care providers and CME planners; and 5) attending to social inequity in every aspect of CME programs.
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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 | 0,120 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».