Preventing accidents in children using community‐based learning
Notice bibliographique
Résumé
questions were analysed.For each question, we assessed how well the PICO component was defined where applicable, using a grading rubric adapted from a validated assessment tool, the Fresno Test of Competence in EBM (0 = no definition, 1 = limited definition, 2 = partial definition, 3 = complete definition).Evaluation of results and impact A total of 85 questions were recorded from 27 clinical sessions.Of these, 44 questions were on therapy, 22 on prognosis and 19 on diagnosis.Overall, students fared well in defining 'P' (mean 2.3, standard deviation [SD] 1.1) and 'I' (mean 2.1, SD 1.0).They fared moderately in defining 'O' (mean 1.6, SD 1.3) and worst on 'C' (mean 0.6, SD 1.2).They appeared to be more competent in asking questions about therapy and prognosis than about diagnosis.Specifically, 61.1% and 57.9% achieved complete definitions (scoring 3) of interventions and prognostic indicators, respectively, although outcomes were missing in 41.7% of questions on therapy and 21.1% of questions on prognosis.By contrast, when questions on diagnosis were asked, only 36.4% included an index diagnostic test and 19.2% a reference standard.Learning to ask questions at the bedside using the PICO framework stimulates thinking on specific aspects of a patient's problems beyond the generic condition.While formulating clinical questions, students tended to focus on patient characteristics and single interventions, neglecting alternative management strategies and relevant outcomes.Clinical teaching needs to encourage the recognition of variations in diagnostic plans and management strategies tailored to specific outcomes of interest for individual patients.
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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».