A descriptive analysis of a novel intervention to help residents become evidence users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: To evaluate the educational and clinical effectiveness of the 'Brief Evidence-Based Assessment of Research' (BEAR), a template to assist residents in searching, evaluating and integrating relevant medical literature into daily practice. METHODS: We completed a descriptive analysis of BEARs submitted by first year residents between 2005 and 2007 at the University of Alberta Family Medicine Residency program. RESULTS: 317 BEARs were analyzed. The most common type of question for which information was searched was therapy (59%). Residents searched Pubmed most often (38%) followed by Summary (i.e. Clinical Evidence) (22%) and Filtered sites (i.e. ACP Journal Club) (19%). Original research articles were the largest resource category used to answer questions (41%). Secondary peer-reviewed resources (filtered articles, summary sites, reviews/meta-analysis and guidelines) accounted for 48% of all resources used. 19% of residents reported a large change in practice with completion of the BEAR, 50% reported a small change, 12% stated they were reassured and 8% reported that the intervention was of no help to them. CONCLUSIONS: The BEAR facilitates the use of a variety of resources in answering clinical questions. 69% of users reported at least a small change in clinical practice, suggesting that the BEAR may be a useful tool in evidence-based resident education.
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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 | 0,016 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».