Curricula for teaching the content of clinical practice guidelines to family medicine and internal medicine residents in the US: a survey study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Teaching the content of clinical practice guidelines (CPGs) is important to both clinical care and graduate medical education. The objective of this study was to determine the characteristics of curricula for teaching the content of CPGs in family medicine and internal medicine residency programs in the United States. METHODS: We surveyed the directors of family medicine and internal medicine residency programs in the United States. The questionnaire included questions about the characteristics of the teaching of CPGs: goals and objectives, educational activities, evaluation, aspects of CPGs that the program teaches, the methods of making texts of CPGs available to residents, and the major barriers to teaching CPGs. RESULTS: Of 434 programs responding (out of 839, 52%), 14% percent reported having written goals and objectives related to teaching CPGs. The most frequently taught aspect was the content of specific CPGs (76%). The top two educational strategies used were didactic sessions (76%) and journal clubs (64%). Auditing for adherence by residents was the primary evaluation strategy (44%), although 36% of program directors conducted no evaluation. Programs made texts of CPGs available to residents most commonly in the form of paper copies (54%) while the most important barrier was time constraints on faculty (56%). CONCLUSION: Residency programs teach different aspects of CPGs to varying degrees, and the majority uses educational strategies not supported by research 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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».