Besoins et portrait de la formation interdisciplinaire en santé numérique au sein du RSN, un réseau FRQ au Québec, Canada
L’objectif de ce sondage est d’évaluer et de documenter les expériences des étudiantes et étudiants, des chercheuses et chercheurs, ainsi que des professionnelles et professionnels de la santé concernant l’accès à des formations interdisciplinaires en santé numérique¹ et la qualité perçue de ces formations.
Les personnes à tout stade de leur parcours professionnel sont invitées à répondre au sondage.
Nous définissons une « formation interdisciplinaire » comme des occasions d’apprentissage qui rassemblent diverses perspectives et domaines d’expertise provenant d’acteurs impliqués dans le développement, l’utilisation et/ou le déploiement de solutions numériques ou d’intelligence artificielle en santé, partageant un objectif commun : répondre à des enjeux de santé complexes. Une formation interdisciplinaire de qualité favorise la synergie entre les disciplines afin de mener à de meilleures solutions, de meilleurs résultats en santé et/ou de meilleures collaborations.
Ce sondage comporte cinq sections :
[1] des informations sur votre parcours,
[2] des questions sur les lacunes dans les occasions de formation,
[3] des questions sur les insuffisances des activités de formation existantes,
[4] des questions sur des formations que vous avez jugées exceptionnelles,
[5] des commentaires additionnels.
Nous avons limité le nombre de questions obligatoires au minimum et estimons que le sondage prendra environ 10 à 15 minutes à compléter.
Merci de diffuser ce sondage auprès de collègues ayant un intérêt pour les formations interdisciplinaires en santé numérique, en particulier les initiatives offertes au Québec.
Pour toute question, veuillez contacter Celia Greenwood à celia.greenwood@mcgill.ca ou luciana.escobar@rimuhc.ca
En complétant ce sondage, vous acceptez que le RSN recueille et analyse vos réponses dans le cadre d’une évaluation des besoins en matière de formation interdisciplinaire en santé numérique et en intelligence artificielle au Québec. Les résultats seront présentés uniquement sous forme de données agrégées et/ou de thèmes qualitatifs anonymisés (par exemple dans un rapport du RSN).
Les données seront conservées de façon sécurisée, accessibles uniquement à l’équipe d’analyse, et retenues pendant une période de 5 ans, après quoi elles seront détruites de manière sécuritaire.
La fourniture d’informations permettant de vous identifier est facultative ; lorsque vous soumettez ce formulaire, aucune information personnelle – comme votre nom ou votre adresse courriel – n’est collectée automatiquement, sauf si vous choisissez de les fournir.
RSN Interdisciplinary Training Needs & Landscape in Digital Health, an FRQ network in Québec, Canada
The objective of this survey is to evaluate and document the experiences of students, researchers, and health professionals in accessing interdisciplinary digital health training¹ and their perceived quality.
Individuals at any career stage are welcome to complete the survey.
We define “interdisciplinary training” as learning opportunities that bring together a range of perspectives and domains of expertise from those who are involved in the development, use and/or deployment of digital/AI solutions in health, and who have a common goal to address complex health challenges. Good interdisciplinary training should synergize across fields to lead to better solutions, better health outcomes and/or better collaborations.
This survey contains 5 sections:
[1] information about your background,
[2] questions on gaps in training opportunities,
[3] questions on inadequacies in existing training activities,
[4] questions on training that you found to be exceptional,
[5] additional comments.
We have kept mandatory questions to a minimum and estimate that completing the survey will take 10–15 minutes.
Please share this survey with colleagues who have an interest in interdisciplinary digital health training, especially training initiatives based in Québec.
If you have any questions, please contact Celia Greenwood at celia.greenwood@mcgill.ca or luciana.escobar@rimuhc.ca
By completing this survey, you agree that the RSN may collect and analyze your responses for a needs assessment on interdisciplinary training in digital health/AI in Québec. Findings will be reported only as aggregated results and/or de-identified qualitative themes (e.g., in an RSN report).
Data will be stored securely, accessible only to the analysis team, and retained for 5 years before secure destruction. Providing identifying information is optional;
when you submit this form, it will not automatically collect details like name and email address unless you provide them.