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Enregistrement W1869089727 · doi:10.1002/14651858.cd007335.pub2

Interventions to improve question formulation in professional practice and self-directed learning

2010· review· en· W1869089727 sur OpenAlexaff
Tanya Horsley, Jennifer O’Neill, Jessie McGowan, Laure Perrier, Gabrielle Kane, Craig Campbell

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute of Population and Public HealthUniversity of OttawaRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionHealth careCompetence (human resources)Context (archaeology)Medical educationPsychologyCurriculumMedicineNursingSocial psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Formulating questions is fundamental to the daily life of a healthcare worker and is a defining characteristic of professional competence and meaningful learning. With high expectations for healthcare providers to remain up-to-date with current evidence and the movement towards formalizing reflective practice as part of physician revalidation, it is important that curricula developed for improving the ability to formulate well-constructed questions are based on the best evidence. OBJECTIVES: To assess the effectiveness of interventions for increasing the frequency and quality of questions formulated by healthcare providers in practice and the context of self-directed learning. SEARCH STRATEGY: We obtained studies from searches of electronic bibliographic databases, and supplemented these with handsearching, checking reference lists, and consultation with experts. SELECTION CRITERIA: We considered published and unpublished randomized controlled trials (RCTs), controlled clinical trials (CCTs), interrupted time-series (ITS), and controlled before-after (CBA) studies of any language examining interventions for increasing the quality and frequency of questions formulated by health professionals involved with direct patient care. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Two review authors independently undertook all relevancy screening and 'Risk of bias' assessment in duplicate. Intervention characteristics, follow-up intervals, and measurement outcomes were diverse and precluded quantitative analysis. We have summarized data descriptively. MAIN RESULTS: Searches identified four studies examining interventions to improve question formulation in healthcare professionals. Interventions were mostly multi-component, limited within the context of EBM and primarily in physician and resident populations. We did not identify studies examining changes in frequency of questions formulated or those within the context of reflection. Risk of bias was generally rated to be 'high risk'. Three of the four studies showed improvements in question formulation in physicians, residents, or mixed allied health populations in the short- to moderate term follow up. Only one study examined sustainability of effects at one year and reported that skills had eroded over time. AUTHORS' CONCLUSIONS: Evidence from our review suggests that interventions to increase the quality of questions formulated in practice produce mixed results at both short- (immediately following intervention), and moderate-term follow up (up to nine months), comparatively. Although three studies reported effectiveness estimates of an educational intervention for increasing the quality of question formulation within the short term, only one study examined the effectiveness in the longer term (one year) and revealed that search skills had eroded over time. Data suggests that sustainability of effects from educational interventions for question formulation are unknown.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,401 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
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

Citations39
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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