Using electronic clinical practice audits as needs assessment to produce effective continuing medical education programming
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The traditional needs assessment used in developing continuing medical education programs typically relies on surveying physicians and tends to only capture perceived learning needs. Instead, using tools available in electronic medical record systems to perform a clinical audit on a physician's practice highlights physician-specific practice patterns. AIM: The purpose of this study was to test the feasibility of implementing an electronic clinical audit needs assessment process for family physicians in Canada. METHOD: A clinical audit of 10 preventative care interventions and 10 chronic disease interventions was performed on family physician practices in Alberta, Canada. The physicians used the results from the audit to produce personalized learning needs, which were then translated into educational programming. RESULTS: A total of 26 family practices and 4489 patient records were audited. Documented completion rates for interventions ranged from 13% for ensuring a patient's tetanus vaccine is current to 97% of pregnant patients receiving the recommended prenatal vitamins. CONCLUSIONS: Electronic medical record-based needs assessments may provide a better basis for developing continuing medical education than a more traditional survey-based needs assessment. This electronic needs assessment uses the physician's own patient outcome information to assist in determining learning objectives that reflect both perceived and unperceived needs.
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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 | 0,015 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».