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Enregistrement W2112628865 · doi:10.3109/01421590903197050

Does hands-on CME in gynaecologic procedures alter clinical practice?

2010· article· en· W2112628865 sur OpenAlexafffundabout
Susan P. Phillips

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUterine Myomas and Treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesGovernment of OntarioInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésPessaryPsychological interventionMedicineFamily medicineFamily planningContinuing medical educationExperiential learningHysterectomyClinical PracticeNursingGynecologyMedical educationContinuing educationPsychologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite evidence favouring initial medical treatment for benign uterine conditions, hysterectomy rates in Ontario, Canada, in the 1990s were variable, and relatively high. Best methods for translating this or any evidence into practice are, however, elusive. AIM: This study evaluates whether an interactive skill development program had an impact on family practice participants' subsequent ability to manage benign uterine conditions medically. METHODS: Effectiveness of 50 experiential 3 h skill transfer workshops with peers teaching IUD insertion, endometrial sampling and pessary fitting (offered 2005-2007) was assessed by measuring changes in actual practice. Family physicians billing the Ontario Health Insurance Plan over 5 years (2003-2007 inclusive) formed the control group with whom 138 FP workshop participants (cases) were compared. RESULTS: Rates of all procedures increased amongst 138 family physician attendees following participation, but remained unchanged amongst controls. Number of physicians offering the target interventions also increased among cases, but not controls. CONCLUSION: Evidence-based information, delivered by peers, and associated with the opportunity to practice new skills appear to be the components of continuing medical education (CME) that translate into improved clinical care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,367 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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