Effectiveness of an evidence-based chiropractic continuing education workshop on participant knowledge of evidence-based health care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chiropractors must continue to learn, develop themselves professionally throughout their careers, and become self-directed and lifelong learners. Using an evidence-based approach increases the probability of optimal patient outcomes. But most chiropractors lack knowledge and interest in evidence-based approaches. The purpose of this study was to develop and measure the effectiveness of evidence-based training for chiropractic practitioners in a continuing education setting. METHODS: We developed and evaluated a continuing education workshop on evidence-based principles and methods for chiropractic practitioners. Forty-seven chiropractors participated in the training and testing. The course consisted of 12.5 hours of training in which practitioners learned to develop focused questions, search electronic data bases, critically review articles and apply information from the literature to specific clinical questions. Following the workshop, we assessed the program performance through the use of knowledge testing and anonymous presentation quality surveys. RESULTS: Eighty-five percent of the participants completed all of the test, survey and data collection items. Pretest knowledge scores (15-item test) were low (47%). Post intervention scores (15-item test) improved with an effect size of 2.0. A 59-item knowledge posttest yielded very good results (mean score 88%). The quality of presentation was rated very good, and most participants (90%) would "definitely recommend" or "recommend" the workshop to a colleague. CONCLUSION: The results of the study suggest that the continuing education course was effective in enhancing knowledge in the evidence-based approach and that the presentation was well accepted.
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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 | 0,045 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».