Evaluation of an Inter-Professional Educational Intervention to Improve the Use of Arthritis Best Practices in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the evaluation of a community-based continuing health education program designed to improve the management of rheumatoid arthritis (RA) and osteoarthritis (OA), and to examine the results by discipline. METHODS: The Getting a Grip on Arthritis(©) program was based on clinical practice guidelines adapted for the primary care environment (best practices). The program consisted of an accredited inter-professional workshop and 6 months of activities to reinforce the learning. Analyses compared best practice scores derived from responses to 3 standardized case scenarios (early and late RA; moderate knee OA) at baseline and 6 months post-workshop using the ACREU Primary Care Survey. RESULTS: In total, 553 primary care providers (nurses/licensed practical nurses 30.9%, rehabilitation professionals 22.5%, physicians 22.5%, nurse practitioners 10.9%, other healthcare providers/non-clinical staff/students 13.1%) attended one of 27 workshops across Canada; 275 (49.7%) completed followup surveys. Best practice scores varied by discipline at baseline (p < 0.05) and improved for all 3 case scenarios, with nurse practitioners and rehabilitation therapists improving the most (p ≤ 0.05). CONCLUSION: Results suggest that inter-professional education may be an effective method for dissemination of guidelines and has potential to improve the delivery of arthritis care, particularly when nurse practitioners and rehabilitation therapists are involved in the care of patients.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».