Practice-based small group learning programs: systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the format, content, and effects of practice-based small group learning (PBSGL) programs involving FPs. DATA SOURCES: The Ovid MEDLINE, EMBASE, and ERIC databases were searched from inception to the second week of November 2011, yielding 99 articles. STUDY SELECTION: Articles were included in the analysis if they described the format or content of or evaluated PBSGL programs among FPs. Thirteen articles were included in the analysis. SYNTHESIS: Two main PBSGL formats exist. The first is self-directed learning, which includes review and discussion of troubling or challenging patient cases. The contents of such programs vary with different teaching styles. The second format targets specific problems from practice to improve certain knowledge or skills or implement new guidelines by using patient cases to stimulate discussion of the selected topic. Both formats are similar in their ultimate goal, equally important, and well accepted by learners and facilitators. Evaluations of learners' perceptions and learning outcomes indicate that PBSGL constitutes a feasible and effective method of professional development. CONCLUSION: Current evidence suggests that PBSGL is a promising method of continuing professional development for FPs. Such programs can be adapted according to learning needs. Future studies that focus on the changes in practice effected by PBSGL will strengthen the evidence for this form of learning and motivate physicians and institutions to adopt it.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».