Problem-based learning in pre-clinical medical education: 22 years of outcome research
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To conduct a systematic review of problem-based learning (PBL) in undergraduate, pre-clinical medical education. METHODS: A research librarian developed comprehensive search strategies for MEDLINE, PSYCINFO, and ERIC (1985-2007). Two reviewers independently screened search results and applied inclusion criteria. Studies were included if they had a comparison group and reported primary data for evaluative outcomes. One reviewer extracted data and a second reviewer checked data for accuracy. Two reviewers independently assessed methodological quality. Quantitative synthesis was not performed due to heterogeneity. A qualitative review with detailed evidence tables is provided. RESULTS: Thirty unique studies were included. Knowledge acquisition measured by exam scores was the most frequent outcome reported; 12 of 15 studies found no significant differences. Individual studies demonstrated either improved clerkship (N = 3) or residency (N = 1) performance, or benefits on some clinical competencies during internships for PBL (N = 1). Three of four studies found some benefits for PBL when evaluating diagnostic accuracy. Three studies found few differences of clinical (or practical) importance on the impact of PBL on practicing physicians. CONCLUSIONS: Twenty-two years of research shows that PBL does not impact knowledge acquisition; evidence for other outcomes does not provide unequivocal support for enhanced learning. Work is needed to determine the most appropriate outcome measures to capture and quantify the effects of PBL. General conclusions are limited by methodological weaknesses and heterogeneity across studies. The critical appraisal of previous studies, conducted as part of this review, provides direction for future research in this area.
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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 | 0,083 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».