Can we alter physician behavior by educational methods? Lessons learned from studies of the management and follow-up of hypertension
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As expectations for effective continuing medical education (CME) grow, so, too, does the need to identify relationships among educational methods, physician performance, and patient outcomes associated with specific disease entities. Thus, we set out to review the literature on the effectiveness of physician educational interventions in the management and follow-up of hypertension. METHOD: We searched PubMed and the Research and Development Resource Base in Continuing Medical Education for randomized controlled trials of physician educational interventions. We included only those studies that (a) used replicable educational interventions with > 50% physician involvement and that employed objective methods to measure physician behavior change or patient outcomes, (b) indicated a physician or patient dropout rate of < 30%, and (c) followed outcome measurement for > 30 days. Studies were designated "positive" if one or more of the primary outcome measures demonstrated a statistically significant change in physician performance or health care outcome. RESULTS: We found 12 studies in which 7 different physician educational interventions were employed, alone or in combination, including reminders (computer or chart), formal CME, computerized decision support systems/risk stratification, printed educational materials, academic detailing, continuous quality improvement projects, and disease management aids in patient charts. Of the 12, 7 were positive and 4 were negative. One had mixed results. DISCUSSION: Although physician educational interventions, especially reminders, improved the follow-up of hypertension, they were ineffective in changing blood pressure levels. However, they may have some utility in improving compliance with guideline recommendations.
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 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 | 0,034 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».