Effect of a community oriented problem based learning curriculum on quality of primary care delivered by graduates: historical cohort comparison study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether the transition from a traditional curriculum to a community oriented problem based learning curriculum at Sherbrooke University is associated with the expected improvements in preventive care and continuity of care without a decline in diagnosis and management of disease. DESIGN: Historical cohort comparison study. SETTING: Sherbrooke University and three traditional medical schools in Quebec, Canada. PARTICIPANTS: 751 doctors from four graduation cohorts (1988-91); three before the transition to community based problem based learning (n = 600) and one after the transition (n = 151). OUTCOME MEASURES: Annual performance in preventive care (mammography screening rate), continuity of care, diagnosis (difference in prescribing rates for specific diseases and relief of symptoms), and management (prescribing rate for contraindicated drugs) assessed using provincial health databases for the first 4-7 years of practice. RESULTS: After transition to a community oriented problem based learning curriculum, graduates of Sherbrooke University showed a statistically significant improvement in mammography screening rates (55 more women screened per 1000, 95% confidence interval 10.6 to 99.3) and continuity of care (3.3% more visits coordinated by the doctor, 0.9% to 5.8%) compared with graduates of a traditional medical curriculum. Indicators of diagnostic and management performance did not show the hypothesised decline. Sherbrooke graduates showed a significant fourfold increase in disease specific prescribing rates compared with prescribing for symptom relief after the transition. CONCLUSION: Transition to a community oriented problem based learning curriculum was associated with significant improvements in preventive care and continuity of care and an improvement in indicators of diagnostic performance.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».