Can Experiential–Didactic Training Improve Clinical STD Practices?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High rates of sexually transmitted diseases (STDs) present an ongoing costly public health challenge. One approach to reduce STD transmission is to increase the number of clinicians adopting the Centers for Disease Control and Prevention's STD Treatment Guidelines. This evaluation assesses the effectiveness of a 3-day experiential and didactic training to translate recommendations into practice by increasing clinician knowledge and skills and helping participants anticipate and overcome barriers to implementation. METHODS: Between 2001 and 2004, 110 direct care clinicians from 10 states participated in one of 27 standardized 3-day interactive trainings offered by the Denver STD/human immunodeficiency virus (HIV) Prevention Training Center. STD/HIV knowledge and clinical skills were measured before, immediately after, and 6 months after training. Practice patterns were assessed before training and after 6 months. Structural barriers to implementation were identified 6 months post-training. RESULTS: Trainees demonstrated significant post-training gains in mean knowledge scores immediately post-training (P < 0.001) and 6 months post-training (P = 0.002). After 6 months, self-reported mean skill levels remained significantly improved compared to precourse (P < 0.05) for each of 27 skills including STD risk assessment, clinical examination, diagnosis, and treatment. Self-reported improvement in practice patterns was significant for 23 of 35 practices (P < 0.05) 6 months post-training. Participants indicated that inadequate time (52.9%), facilities/equipment (51.5%), and staffing (47.1%) interfered with implementation of recommended practices. CONCLUSIONS: Experiential-didactic STD/HIV training can modestly improve knowledge, clinical skills, and implementation of STD recommended practices 6 months after training. Further research is needed to identify the impact of improved clinical practices on STD/HIV transmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».