A meta-analysis of continuing medical education effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We undertook a meta-analysis of the Continuing Medical Education (CME) outcome literature to examine the effect of moderator variables on physician knowledge, performance, and patient outcomes. METHODS: A literature search of MEDLINE and ERIC was conducted for randomized controlled trials and experimental design studies of CME outcomes in which physicians were a major group. CME moderator variables included the types of intervention, the types and number of participants, time, and the number of intervention sessions held over time. RESULTS: Thirty-one studies met the eligibility criteria, generating 61 interventions. The overall sample-size weighted effect size for all 61 interventions was r = 0.28 (0.18). The analysis of CME moderator variables showed that active and mixed methods had medium effect sizes (r = 0.33 [0.33], r = 0.33 [0.26], respectively), and passive methods had a small effect size (r = 0.20 [0.16], confidence interval 0.15, 0.26). There was a positive correlation between the effect size and the length of the interventions (r = 0.33) and between multiple interventions over time (r = 0.36). There was a negative correlation between the effect size and programs that involved multiple disciplines (r = -0.18) and the number of participants (r = -0.13). The correlation between the effect size and the length of time for outcome assessment was negative (r = -0.31). DISCUSSION: The meta-analysis suggests that the effect size of CME on physician knowledge is a medium one; however, the effect size is small for physician performance and patient outcome. The examination of moderator variables shows there is a larger effect size when the interventions are interactive, use multiple methods, and are designed for a small group of physicians from a single discipline.
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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 | 0,057 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,060 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».