Evidence‐based medicine training and implementation in surgery: the role of surgical cultures
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This qualitative study identifies cultural factors that influence the effective implementation of evidence-based medicine (EBM) in surgical practice among Australian surgeons. METHODS: In-depth interviews (n = 22) were conducted with surgeons from a variety of specialties within a large hospital system in Victoria, Australia. The interviews explored the surgeons' understanding of EBM; and challenges to the adoption of EBM. The canons and procedures of the Miles and Huberman's Matrix Analyses approach to qualitative research guided the coding and organization of the data derived from the semi-structured interviews. RESULTS: Surgeons had a good understanding of EBM, but viewed it as little more than a system of evidence, which was often divorced from actual clinical practice. The data also suggested that surgical culture(s) and typologies of surgical style were important variables in the implementation of EBM. The results suggest that the ideal method of EBM implementation is workplace instruction led by surgeons, who exhibit scientist and/or clinician styles of surgical practice; EBM training should occur early in the surgeons' careers; and EBM practice should be role modelled in the presence of trainees by surgeons who exhibit either a scientist and/or clinician style of surgical practice. CONCLUSIONS: The study findings suggest that using pre-existing surgical culture(s) and styles is an important component in the implementation of EBM in surgery. The effective use of the scientist and/or clinician surgeon within the apprenticeship model and the context-specific collegial networks of the surgical profession appear to be key elements in ensuring the successful implementation of EBM in surgery.
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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 | 0,030 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».