Do E-mail Alerts of New Research Increase Knowledge Translation? A “Nephrology Now” Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: As the volume of medical literature increases exponentially, maintaining current clinical practice is becoming more difficult. Multiple, Internet-based journal clubs and alert services have recently emerged. The purpose of this study is to determine whether the use of the e-mail alert service, Nephrology Now, increases knowledge translation regarding current nephrology literature. METHOD: Nephrology Now is a nonprofit, monthly e-mail alert service that highlights clinically relevant articles in nephrology. In 2007-2008, the authors randomized 1,683 subscribers into two different groups receiving select intervention articles, and then they used an online survey to assess both groups on their familiarity with the articles and their acquisition of knowledge. RESULTS: Of the randomized subscribers, 803 (47.7%) completed surveys, and the two groups had a similar number of responses (401 and 402, respectively). The authors noted no differences in baseline characteristics between the two groups. Familiarity increased as a result of the Nephrology Now alerts (0.23 ± 0.087 units on a familiarity scale; 95% confidence interval [CI]: 0.06-0.41; P = .007) especially in physicians (multivariate odds ratio 1.83; P = .0002). No detectable improvement in knowledge occurred (0.03 ± 0.083 units on a knowledge scale; 95% CI: -0.13 to 0.20; P = .687). CONCLUSIONS: An e-mail alert service of new literature improved a component of knowledge translation--familiarity--but not knowledge acquisition in a large, randomized, international population.
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 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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».