Small-group CME using e-mail discussions. Can it work?
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM BEING ADDRESSED: Traditional continuing medical education (CME) approaches do not work well in changing physicians' behaviour, but some promising strategies and technologies might help. Our program sought to meld small-group learning with an Internet e-mail approach. OBJECTIVE OF PROGRAM: In 1994, the Family medicine Education and Research Network (FERN) was developed to support on-line discussion among London, Ont, and area family physicians. To support educational, moderated case discussions using e-mail, FERN Dissemination (FERN-D) was introduced to a subgroup of participants. We hoped to increase awareness and use of evidence-based research in clinical practice and to increase use of Internet-based resources for CME. The target group was family physicians in the London area. MAIN COMPONENTS OF PROGRAM: Forty volunteers were recruited and were e-mailed one case every 2 weeks; 34 completed the study. Each case was followed by further postings and, at the end of 2 weeks, by a summary of the group's discussion. Background material for each case was researched and was evidence-based. Evaluation was conducted using preintervention and postintervention mailed surveys combined with an e-mail feedback questionnaire and a modified focus group. CONCLUSION: On-line case-based discussion is a promising strategy for encouraging family physicians to access current research. More research is needed to determine whether it can be effectively used to change physicians' practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».