Improved cardiovascular prevention using best CME practices: A randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It was hypothesized that after a continuing medical education (CME) event, practice enablers and reinforcers addressing main clinical barriers to preventive care would be more effective in improving general practitioners' (GPs) adherence to cardiovascular guidelines than a CME event only. METHODS: A cluster-randomized trial was conducted on a convenience sample of 122 GPs who were randomly assigned to either CME only (control group) or CME with practice enablers and reinforcers (PER group). In the PER group, nurses visited GPs' offices once a month to implement the clinical intervention on patients > or = 55 years old with a scheduled visit in the month following the nurse visit: (1) screening medical records for potentially undermanaged high-risk patients; (2) prompting physicians to reassess preventive care in these patients; (3) enclosing a checklist reporting most recent information relevant to guidelines' implementation; and (4) enclosing a summary of experts' recommendations in the form of a follow-up and treatment algorithm. RESULTS: A retrospective chart audit of 2344 consenting patients, potentially undermanaged at baseline, demonstrated that the PER intervention following CME significantly improved adherence to guidelines compared to CME alone (OR: 1.78, 95% CI: 1.32-2.41). DISCUSSION: The intervention was designed for self-implementation in primary care practices that have their own nursing staff. PER GPs were highly satisfied with the intervention; the majority said that they would implement it in their practice if someone trained their nurse, thus suggesting support for development of a multiprofessional CME program to disseminate this clinical approach to primary care practice groups.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».