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Enregistrement W2086383840 · doi:10.1001/jama.2012.33640

Effectiveness of a Clinically Integrated e-Learning Course in Evidence-Based Medicine for Reproductive Health Training

2012· article· en· W2086383840 sur OpenAlexfundno aff
Regina Kulier, A. Metin Gülmezog̈lu, Javier Zamora, Nieves Plana, Guillermo Carroli, José Guilherme Cecatti, Maria Julieta V. Germar, Pisake Lumbiganon, Sunneeta Mittal, Robert C. Pattinson, Jean‐José Wolomby‐Molondo, Anne‐Marie Bergh, Win May, João Paulo Souza, Shawn Koppenhoefer, Khalid S. Khan

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineFacilitatorContext (archaeology)Randomized controlled trialLikert scaleMedical educationNursingFamily medicineSurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: For evidence-based practice to embed culturally in the workplace, teaching of evidence-based medicine (EBM) should be clinically integrated. In low-middle-income countries (LMICs) there is a scarcity of EBM-trained clinical tutors, lack of protected time for teaching EBM, and poor access to relevant databases in languages other than English. OBJECTIVE: To evaluate the effects of a clinically integrated e-learning EBM course incorporating the World Health Organization (WHO) Reproductive Health Library (RHL) on knowledge, skills, and educational environment compared with traditional EBM teaching. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: International cluster randomized trial conducted between April 2009 and November 2010 among postgraduate trainees in obstetrics-gynecology in 7 LMICs (Argentina, Brazil, Democratic Republic of the Congo, India, Philippines, South Africa, Thailand). Each training unit was randomized to an experimental clinically integrated course consisting of e-modules using the RHL for learning activities and trainee assessments (31 clusters, 123 participants) or to a control self-directed EBM course incorporating the RHL (29 clusters, 81 participants). A facilitator with EBM teaching experience was available at all teaching units. Courses were administered for 8 weeks, with assessments at baseline and 4 weeks after course completion. The study was completed in 24 experimental clusters (98 participants) and 22 control clusters (68 participants). MAIN OUTCOME MEASURES: Primary outcomes were change in EBM knowledge (score range, 0-62) and skills (score range, 0-14). Secondary outcome was educational environment (5-point Likert scale anchored between 1 [strongly agree] and 5 [strongly disagree]). RESULTS: At baseline, the study groups were similar in age, year of training, and EBM-related attitudes and knowledge. After the trial, the experimental group had higher mean scores in knowledge (38.1 [95% CI, 36.7 to 39.4] in the control group vs 43.1 [95% CI, 42.0 to 44.1] in the experimental group; adjusted difference, 4.9 [95% CI, 2.9 to 6.8]; P < .001) and skills (8.3 [95% CI, 7.9 to 8.7] vs 9.1 [95% CI, 8.7 to 9.4]; adjusted difference, 0.7 [95% CI, 0.1 to 1.3]; P = .02). Although there was no difference in improvement for the overall score for educational environment (6.0 [95% CI, -0.1 to 12.0] vs 13.6 [95% CI, 8.0 to 19.2]; adjusted difference, 9.6 [95% CI, -6.8 to 26.1]; P = .25), there was an associated mean improvement in the domains of general relationships and support (-0.5 [95% CI, -1.5 to 0.4] vs 0.3 [95% CI, -0.6 to 1.1]; adjusted difference, 2.3 [95% CI, 0.2 to 4.3]; P = .03) and EBM application opportunities (0.5 [95% CI, -0.7 to 1.8] vs 2.9 [95%, CI, 1.8 to 4.1]; adjusted difference, 3.3 [95% CI, 0.1 to 6.5]; P = .04). CONCLUSION: In a group of LMICs, a clinically integrated e-learning EBM curriculum in reproductive health compared with a self-directed EBM course resulted in higher knowledge and skill scores and improved educational environment. TRIAL REGISTRATION: anzctr.org.au Identifier: ACTRN12609000198224.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,687
Tête enseignante GPT0,695
Écart entre enseignants0,008 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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