Effectiveness of Clinician-selected Electronic Information Resources for Answering Primary Care Physicians' Information Needs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if clinician-selected electronic information resources improve primary care physicians' abilities to answer simulated clinical questions. DESIGN: Observational study using hour-long interviews in physician offices and think-aloud protocols. PARTICIPANTS: answered 23 multiple-choice questions and chose 2 to obtain further information using their own information resources. We established which resources physicians chose, processes used, and results obtained when looking for information to support their answers. MEASUREMENTS: Correctness of answers before and after searching, resources used, and searching techniques. RESULTS: 23 physicians sought answers to 46 questions using their own information resources. They spent a mean of 13.0 (SD 5.5) minutes searching for information for the two questions using an average of 1.8 resources per question and a wide variety of searching techniques. On average 43.5% of the answers to the original 23 questions were correct. For the questions that were searched, 18 (39.1%) of the 46 answers were correct before searching. After searching, the number of correct answers was 19 (42.1%). This difference of 1 correct answer was attributed to 6 questions (13.0%) going from an incorrect to correct answer and 5 (10.9%) questions going from a correct to incorrect answer. We found differences in the ability of various resources to provide correct answers. CONCLUSION: For the primary care physicians studied, electronic information resources of choice did not always provide support for finding correct answers to simulated clinical questions and in some instances, individual resources may have contributed to an initially correct answer becoming incorrect.
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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 | 0,014 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».