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Enregistrement W1667704849 · doi:10.1111/j.1365-2923.2010.03890.x

Method and reporting quality in health professions education research: a systematic review

2011· review· en· W1667704849 sur OpenAlexaffabout
David A. Cook, Anthony J Levinson, Sarah Garside

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth professionsSystematic reviewMedical educationMedicineMEDLINEQuality (philosophy)PsychologyFamily medicineHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Studies evaluating reporting quality in health professions education (HPE) research have demonstrated deficiencies, but none have used comprehensive reporting standards. Additionally, the relationship between study methods and effect size (ES) in HPE research is unknown. OBJECTIVES: This review aimed to evaluate, in a sample of experimental studies of Internet-based instruction, the quality of reporting, the relationship between reporting and methodological quality, and associations between ES and study methods. METHODS: We conducted a systematic search of databases including MEDLINE, Scopus, CINAHL, EMBASE and ERIC, for articles published during 1990-2008. Studies (in any language) quantifying the effect of Internet-based instruction in HPE compared with no intervention or other instruction were included. Working independently and in duplicate, we coded reporting quality using the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement, and coded study methods using a modified Newcastle-Ottawa Scale (m-NOS), the Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI), and the Best Evidence in Medical Education (BEME) global scale. RESULTS: For reporting quality, articles scored a mean±standard deviation (SD) of 51±25% of STROBE elements for the Introduction, 58±20% for the Methods, 50±18% for the Results and 41±26% for the Discussion sections. We found positive associations (all p<0.0001) between reporting quality and MERSQI (ρ=0.64), m-NOS (ρ=0.57) and BEME (ρ=0.58) scores. We explored associations between study methods and knowledge ES by subtracting each study's ES from the pooled ES for studies using that method and comparing these differences between subgroups. Effect sizes in single-group pretest/post-test studies differed from the pooled estimate more than ESs in two-group studies (p=0.013). No difference was found between other study methods (yes/no: representative sample, comparison group from same community, randomised, allocation concealed, participants blinded, assessor blinded, objective assessment, high follow-up). CONCLUSIONS: Information is missing from all sections of reports of HPE experiments. Single-group pre-/post-test studies may overestimate ES compared with two-group designs. Other methodological variations did not bias study results in this sample.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,563
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,755
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5630,755
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,011
Bibliométrie0,0290,039
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0070,007
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,481
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations145
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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