A structured process to develop scenarios for use in evaluation of an evidence-based approach in clinical decision making
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Scenarios are used as the basis from which to evaluate the use of the components of evidence-based practice in decision making, yet there are few examples of a standardized process of scenario writing. The aim of this paper is to describe a step-by-step scenario writing method used in the context of the authors' curriculum research study. METHODS: Scenario writing teams included one physical therapy clinician and one academic staff member. There were four steps in the scenario development process: (1) identify prevalent condition and brainstorm interventions; (2) literature search; (3) develop scenario framework; and (4) write scenario. RESULTS: Scenarios focused only on interventions, not diagnostic or prognostic problems. The process led to two types of scenarios - ones that provided an intervention with strong research evidence and others where the intervention had weak evidence to support its use. The end product of the process was a scenario that incorporates aspects of evidence-based decision making and can be used as the basis for evaluation. CONCLUSION: The use of scenarios has been very helpful to capture therapists' reasoning processes. The scenario development process was applied in an education context as part of a final evaluation of graduating clinical physical therapy students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,319 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».