What Do Primary Care Practitioners Want to Know? A Content Analysis of Questions Asked at the Point of Care
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Assessing physician needs to develop continuing medical education (CME) activities is an integral part of CME curriculum development. The purpose of the present study was to demonstrate the feasibility of identifying areas of perceived greatest needs for continuing medical education (CME) by using questions collected electronically at the point of care. METHODS: This study is a secondary analysis of the "Just-in-Time" (JIT) information librarian consultation service database of questions using quantitative content analysis methods. The original JIT project demonstrated the feasibility of a real-time librarian service for answering questions asked by primary care clinicians at the point of care using a Web-based platform or handheld device. Data were collected from 88 primary care practitioners in Ontario, Canada, from October 2005 to April 2006. Questions were answered in less than 15 minutes, enabling clinicians to use the answer during patient encounters. RESULTS: Description of type and frequency of questions asked, including the organ system on which the questions focused, was produced using 2 classification systems, the "taxonomy of generic clinical questions" (TGCQ), and the International Classification for Primary Care version 2 (ICPC-2). Of the original 1889 questions, 1871 (99.0%) were suitable for analysis. A total of 970 (52%) of questions related to therapy; of these, 671 (69.2%) addressed questions about drug therapy, representing 36% of all questions. Questions related to diagnosis (24.8%) and epidemiology (13.5%) were also common. Organ systems questions concerning musculoskeletal, endocrine, skin, cardiac, and digestive systems were asked more than other categories. DISCUSSION: Questions collected at the point of care provide a valuable and unique source of information on the true learning needs of practicing clinicians. The TGCQ classification allowed us to show that a majority of questions had to do with treatment, particularly drug treatment, whereas the use of the ICPC-2 classification illustrated the great variety of questions asked about the diverse conditions encountered in primary care. It is feasible to use electronically collected questions asked by primary care clinicians in clinical practice to categorize self-identified knowledge and practice needs. This could be used to inform the development of future learning activities.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».