A Continuing Medical Education Initiative for Canadian Primary Care Physicians: The Driving and Dementia Toolkit: A Pre‐ and Postevaluation of Knowledge, Confidence Gained, and Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effect of the Driving and Dementia Toolkit on physician knowledge and confidence gained and the anticipated change in patient assessment and evaluated the extent to which physicians found the material to be useful. Before receiving the driving toolkit, 301 randomly selected primary care physicians received a copy of the pretest questionnaire; 145 responded and met the eligibility criteria. This group was then sent the toolkit, a satisfaction a survey, and a posttest questionnaire. Physicians were faxed the questionnaires (with up to three reminders) and telephoned if necessary. Changes in pre- and posttest results were analyzed using the McNemar test and Wilcoxon signed rank test nonparametric procedures included in SPSS, Version 10.0, and paired-samples t test. Pre- and posttest data were available and could be matched for 86 physicians (59.3%) response. Knowledge and confidence increased significantly (P</=.05) for most of the toolkit content questions. There was also a clear intent on the part of study participants to begin including additional pertinent questions in the patient/caregivers interview when assessing a patient's fitness to drive. On a scale from 1 (low) to 10 (high), overall satisfaction with the toolkit rated an average of 8.4. Use of the toolkit resulted in a clear improvement in physicians' reported knowledge of and confidence in dealing with dementia and driving. Future applications of similar innovative continuing education models can be used for other areas such as disclosure of dementia diagnosis, capacity assessments, or end-of life issues.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».