Can rational prescribing be improved by an outcome-based educational approach? A randomized trial completed in Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: An outcome-based education approach has been proposed to develop more effective continuing medical education (CME) programs. We have used this approach in developing an outcome-based educational intervention for general physicians working in primary care (GPs) and evaluated its effectiveness compared with a concurrent CME program in the field of rational prescribing. METHODS: A cluster randomized controlled design was used. All 159 GPs working in 6 cities, in 2 regions in East Azerbaijan province in Iran, were invited to participate. The cities were matched and randomly divided into an intervention arm, for an outcome-based education on rational prescribing, and a control arm for a traditional CME program on the same topic. GPs' prescribing behavior was assessed 9 months before, and 3 months after the CME programs. RESULTS: In total, 112 GPs participated. The GPs in the intervention arm significantly reduced the total number of prescribed drugs and the number of injections per prescription. The GPs in the intervention arm also increased their compliance with specific requirements for a correct prescription, such as explanation of specific time and manner of intake and precautions necessary when using drugs, with significant intervention effects of 13, 36, and 42 percentage units, respectively. Compared with the control arm, there was no significant improvement when prescribing antibiotics and anti-inflammatory agents. DISCUSSION: Rational prescribing improved in some of the important outcome-based indicators, but several indicators were still suboptimal. The introduction of an outcome-based approach in CME seems promising when creating programs to improve GPs' prescribing behavior.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».