Effects on Knowledge and Attitudes of Using Stages of Change to Train General Practitioners on Management of Depression: A Randomized Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact on knowledge and attitudes of a tailored educational intervention on depression using a modified version of the Prochaska stages of change model, compared with standard continuing medical education, for general practitioners (GPs) in primary care in Iran. METHOD: Using a randomized controlled trial, a total of 192 GPs were evenly randomized to intervention or control arm. The topic for the educational intervention was depressive disorders. The participants were divided in to small and large groups, depending on their initial stage of change. The GPs' knowledge and skills regarding management of depressive disorders were assessed through a questionnaire with 7 multiple choice questions, 11 Likert statements, 3 case vignettes, and 1 essay question. Attitudes toward management of depressive disorders were also assessed. Both questionnaires were validated. RESULTS: There was a significant improvement in knowledge mean scores regarding multiple choice and Likert questions (intervention effect 6%; P = 0.002), as well as for the case vignettes and essay question (intervention effect 12%; P = 0.011) in the intervention arm, in comparison with the control arm. There were significant changes in mean attitude scores in both study arms, but no difference between them. CONCLUSIONS: A theoretical model of medical learning and behavioural change can be used to devise educational formats that suit different stages of learning. Such tailored educational formats can improve GPs' knowledge and skills regarding management of depressive disorders.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».