Teaching evidence-based medicine literature searching skills to medical students during the clinical years: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Constructing an answerable question and effectively searching the medical literature are key steps in practicing evidence-based medicine (EBM). This study aimed to identify the effectiveness of delivering a single workshop in EBM literature searching skills to medical students entering their first clinical years of study. METHODS: A randomized controlled trial was conducted with third-year undergraduate medical students. Participants were randomized to participate in a formal workshop in EBM literature searching skills, with EBM literature searching skills and perceived competency in EBM measured at one-week post-intervention via the Fresno tool and Clinical Effectiveness and Evidence-Based Practice Questionnaire. RESULTS: A total of 121 participants were enrolled in the study, with 97 followed-up post-intervention. There was no statistical mean difference in EBM literature searching skills between the 2 groups (mean difference = 0.007 (P = 0.99)). Students attending the EBM workshop were significantly more confident in their ability to construct clinical questions and had greater perceived awareness of information resources. CONCLUSIONS: A single EBM workshop did not result in statistically significant changes in literature searching skills. Teaching and reinforcing EBM literature searching skills during both preclinical and clinical years may result in increased student confidence, which may facilitate student use of EBM skills as future clinicians.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».