Teaching tobacco dependence treatment and counseling skills during medical school: Rationale and design of the Medical Students helping patients Quit tobacco (MSQuit) group randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physician-delivered tobacco treatment using the 5As is clinically recommended, yet its use has been limited. Lack of adequate training and confidence to provide tobacco treatment is cited as leading reasons for limited 5A use. Tobacco dependence treatment training while in medical school is recommended, but is minimally provided. The MSQuit trial (Medical Students helping patients Quit tobacco) aims to determine if a multi-modal and theoretically-guided tobacco educational intervention will improve tobacco dependence treatment skills (i.e. 5As) among medical students. METHODS/DESIGN: 10 U.S. medical schools were pair-matched and randomized in a group-randomized controlled trial to evaluate whether a multi-modal educational (MME) intervention compared to traditional education (TE) will improve observed tobacco treatment skills. MME is primarily composed of TE approaches (i.e. didactics) plus a 1st year web-based course and preceptor-facilitated training during a 3rd year clerkship rotation. The primary outcome measure is an objective score on an Objective Structured Clinical Examination (OSCE) tobacco-counseling smoking case among 3rd year medical students from schools who implemented the MME or TE. DISCUSSION: MSQuit is the first randomized to evaluate whether a tobacco treatment educational intervention implemented during medical school will improve medical students' tobacco treatment skills. We hypothesize that the MME intervention will better prepare students in tobacco dependence treatment as measured by the OSCE. If a comprehensive tobacco treatment educational learning approach is effective, while also feasible and acceptable to implement, then medical schools may substantially influence skill development and use of the 5As among future physicians.
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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 | 0,025 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».