Principles and Practice of Clinical Research course for surgeons: an evaluation of knowledge transfer and perceptions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge and training in evidence-based medicine (EBM) and clinical research is under-represented in most surgical training programs in North America. To address a lack of resources for surgeons, trainees and related specialties, we developed a Principles and Practice of Clinical Research (PPCR) course. The current study evaluated transfer of knowledge and perceptions about the course. METHODS: The course was an intensive 2.5-day workshop consisting of interactive lectures and small group breakout sessions. Pre- and postcourse tests were completed by participants. The Fresno test, questions from the Centre of Applied Medical Statistics (CAMS) test and questions developed by the course chairs were used to determine if participants' knowledge of EBM, clinical research methodology and statistics improved. We also elicited participant perceptions of the course. RESULTS: Overall participant knowledge about EBM and clinical research methods improved significantly from the pre- to the postcourse test (mean improvement inscore 13.5%, relative increase 35.3%, p < 0.001). Specifically, improvements were demonstrated on the Fresno test (mean improvement 13.5%, relative increase 36.1%, p< 0.001) and the CAMS test (mean improvement 11.4%, relative increase 20.1%, p = 0.001). Participants showed the greatest improvement in general knowledge about clinical research (mean improvement 15.4%, relative increase 46.5%, p < 0.001). The PPCR course was well received; 30 (81.1%) participants who completed the course evaluation gave it a positive rating. CONCLUSION: Participants in a short course focusing on EBM and clinical research methodology had significant improvements in scores on tests of knowledge gained. Widespread implementation of similar courses may bridge knowledge gaps for surgeons, surgical trainees and health professionals. Whether shorter knowledge gain sare retained in the longer term remains unknown.
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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 | 0,078 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».