P217 The Effect Of Print Or Online Educational Materials For Primary Care Physicians: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background Print and online materials such as guideline summaries are commonly used to distribute evidence to primary care physicians; they are easy to implement and scale across many primary clinics. Objectives We sought to determine: 1) if providing primary care physicians with print and online educational materials has an effect on physician behaviour or on patient outcomes, 2) how these materials were developed, and 3) whether design attributes impact outcomes. Methods We systematically identified studies that reported a print or online educational intervention for primary care physicians. Studies were identified by searching four electronic databases, scanning reference lists, and contacting experts. A sub-analysis was conducted to collect data on how these materials were developed and on their use of design principles. Results Thirty studies met eligibility criteria after full-text screening. Studies targeted physician advice-giving behaviour, diagnostic procedures, prescribing behaviour, change in knowledge, and clinical patient outcomes. Results suggest that print and online materials targeted at primary care physicians have little to no effect on outcomes. Discussion Print and online educational materials provided to primary care physicians have little effect on physician or patient outcomes. This is concerning as they are a common method of disseminating evidence. Most studies do not describe how interventional materials were developed or whether design principles were applied. Implications for Guideline Developers/Users Design principles should be considered when developing evidence-based materials and the development processes should be described in order to determine if better designs influence uptake and use of evidence.
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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 | 0,022 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».