Clarifying Evidence-Based Medicine in Educational and Therapeutic Experiences of Clinical Faculty Members: A Qualitative Study in Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although evidence-based medicine has been a significant part of recent research efforts to reform the health care system, it requires an assessment of real life community and patient. The present study strives to clarify the concept of evidence-based medicine in educational and therapeutic experiences of clinical faculty members of Kermanshah University of Medical Sciences (2014). MATERIALS & METHODS: It was a qualitative study of phenomenology. The population consists of 12 clinical faculty members of Kermanshah University Medical Sciences. Sampling was carried out using a purposeful method. Sample volume was determined using adequacy of samples' law. Data gathering occurred through semi-structured interviews. Collaizzi pattern was employed for data interpretation concurrent with data gathering. RESULTS: interpreting the data, three main themes were extracted. They include: 1. Unawareness and disuse (unaware of the concept, disuse, referral to colleagues, experiment prescription) 2. Conscious or unconscious use (using journals and scientific websites, aware of the process). 3. Beliefs (belief or disbelief in necessity). CONCLUSION: It sounds essential to change the behavior of clinical faculty members from passive to active with respect to employing evidence-based medicine as well as to alter negative attitudes into positive ones. In so doing, systematic training program aiming at behavior changing is necessary. Also, providing dissent facilities and infrastructures and removing barriers to the use of EBM can be effective.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».