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Enregistrement W2132975207 · doi:10.1002/chp.1340200305

Evaluation of a problem-based learning workshop using pre- and post-test objective structured clinical examinations and standardized patients

2000· article· en· W2132975207 sur OpenAlexaff
Paul J. Davis, Brent Kvern, Neil Donen, Elaine Andrews, Olga Nixon

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMerck Canada Inc. (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoporosisFacilitatorPhysical therapyTest (biology)Intervention (counseling)Family medicineInternal medicinePsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Osteoporosis is a health care issue in which family physicians play a major role. Although awareness of osteoporosis is high, recent studies suggest that application of recent advances in its treatment to the clinical setting may be low. We have developed a problem-based learning intervention for osteoporosis in which paired rheumatologists and family physicians developed nine problem-solving clinical scenarios. An educational matrix was used to link specific case scenarios with individual teaching objectives, developed via a previous needs assessment. Family physicians participated in the workshop, developing best practice responses to the clinical scenarios with a trained facilitator and content expert. METHODS: To assess the impact of this intervention, family physicians participated in a pre- and post-test evaluation, using objective structured clinical examinations and standardized patients. Objective structured clinical examination stations tested knowledge, skills, and judgment relating to osteoporosis with respect to risk factors, use of appropriate investigations including bone mineral densitometry (BMD), strategies for the prevention of osteoporosis (both pharmacologic and nonpharmacologic), treatment options for established osteoporosis (bisphosphonates and hormone replacement therapy), and management of recent osteoporosis fracture. Participants were evaluated using a predetermined score generated by their responses to objective structured clinical examinations and standardized patients (max. score = 101). Evaluations were conducted anonymously, although participants had access to their own pre- and post-test results for personal feedback. The impact of the workshop was assessed by comparing pre- and post-test responses by group, by individual, and by station. RESULTS: Participants demonstrated a significant improvement in their post-workshop scores. Of 40 participants, 26 showed improvement in score (> +10), 13 showed modest change (+1 to +10), and 1 showed a marked decrease (> -10). The greatest improvements were seen in the management of the male osteoporosis patient, determination of risk factors for osteoporosis, and the use and interpretation of bone mineral densitometry. Family physicians reported general satisfaction with the content and format of both the workshop and the evaluation process. IMPLICATIONS: We conclude that this type of problem-based learning intervention workshop results in improved knowledge, skills, and judgment in the management of osteoporosis by family physicians as objectively assessed using a pre- and post-test format including objective structured clinical examinations and standardized patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,419 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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