Effectiveness of Clinician-selected Electronic Information Resources for Answering Primary Care Physicians' Information Needs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle