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Enregistrement W2161868218 · doi:10.1002/14651858.cd000409.pub2

Educational outreach visits: effects on professional practice and health care outcomes

2007· review· en· W2161868218 sur OpenAlexaff
Mary Ann O’Brien, Stephen Rogers, Gro Jamtvedt, Andrew D Oxman, Jan Odgaard‐Jensen, Doris Tove Kristoffersen, Louise Forsetlund, Daryl Bainbridge, Nick Freemantle, Dave Davis, R. Brian Haynes, Emma Harvey

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2007
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterquartile rangeCINAHLMedicineMEDLINEOutreachHealth careFamily medicineCochrane LibraryIntervention (counseling)Meta-analysisNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Educational outreach visits (EOVs) have been identified as an intervention that may improve the practice of healthcare professionals. This type of face-to-face visit has been referred to as university-based educational detailing, academic detailing, and educational visiting. OBJECTIVES: To assess the effects of EOVs on health professional practice or patient outcomes. SEARCH STRATEGY: For this update, we searched the Cochrane EPOC register to March 2007. In the original review, we searched multiple bibliographic databases including MEDLINE and CINAHL. SELECTION CRITERIA: Randomised trials of EOVs that reported an objective measure of professional performance or healthcare outcomes. An EOV was defined as a personal visit by a trained person to healthcare professionals in their own settings. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Two reviewers independently extracted data and assessed study quality. We used bubble plots and box plots to visually inspect the data. We conducted both quantitative and qualitative analyses. We used meta-regression to examine potential sources of heterogeneity determined a priori. We hypothesised eight factors to explain variation across effect estimates. In our primary visual and statistical analyses, we included only studies with dichotomous outcomes, with baseline data and with low or moderate risk of bias, in which the intervention included an EOV and was compared to no intervention. MAIN RESULTS: We included 69 studies involving more than 15,000 health professionals. Twenty-eight studies (34 comparisons) contributed to the calculation of the median and interquartile range for the main comparison. The median adjusted risk difference (RD) in compliance with desired practice was 5.6% (interquartile range 3.0% to 9.0%). The adjusted RDs were highly consistent for prescribing (median 4.8%, interquartile range 3.0% to 6.5% for 17 comparisons), but varied for other types of professional performance (median 6.0%, interquartile range 3.6% to 16.0% for 17 comparisons). Meta-regression was limited by the large number of potential explanatory factors (eight) with only 31 comparisons, and did not provide any compelling explanations for the observed variation in adjusted RDs. There were 18 comparisons with continuous outcomes, with a median adjusted relative improvement of 21% (interquartile range 11% to 41%). There were eight trials (12 comparisons) in which the intervention included an EOV and was compared to another type of intervention, usually audit and feedback. Interventions that included EOVs appeared to be slightly superior to audit and feedback. Only six studies evaluated different types of visits in head-to-head comparisons. When individual visits were compared to group visits (three trials), the results were mixed. AUTHORS' CONCLUSIONS: EOVs alone or when combined with other interventions have effects on prescribing that are relatively consistent and small, but potentially important. Their effects on other types of professional performance vary from small to modest improvements, and it is not possible from this review to explain that variation.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,009
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 299
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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