Daily Targeted Evidence Reports for Orthopaedic Surgeons: A Mixed Methods Study in India
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is limited research on how web-based, point-of-care, evidence-based medicine (EBM) tools, such as evidence summaries, are being implemented and used in developing countries. Objectives: To investigate accessibility, use, and impact of an online EBM knowledge dissemination portal in orthopaedic surgery. To explore whether receiving daily targeted evidence summaries results in more frequent use of an EBM tool compared with receiving general weekly reports. To identify and explain the barriers and benefits of a point-of-care resource in the Indian context. Methods: Forty-four orthopaedic surgeons in Pune, India, were provided free access to OrthoEvidence (OE), a for-profit, online EBM knowledge dissemination portal. Participants were subsequently randomized to an Intervention group receiving daily targeted evidence summaries or a Control group receiving general weekly summaries. This study employed an explanatory sequential mixed methods design that incorporated two questionnaires, OE usage data, and semi-structured interviews to gain insight into the surgeons’ usage, perceptions and impact of OE. Results: There were no observable differences in OE usage between the Intervention and Control groups. OE was deemed to be comprehensive, practical, useful, and applicable to clinical practice by the majority of surgeons. The exit survey data revealed no differences between groups’ perceptions of the OE tool. Semi-structured interviews revealed barriers to keeping up with evidence that included limited access to relevant medical literature (limited internet connection, lack of time, minimal access to medical journals) and limited incentive to keep up with it (limited decision-making powers for residents, textbook-based residency curriculum, lack of research methods knowledge, limited context-specific research). Changing trauma practices at the hospital were noted following the intervention. Recommendations: The practice of EBM and the use of point-of-care tools in India can be promoted by investing in adequate electronic infrastructure (improvements to internet access) and by integrating EBM into training programs and surgical cultures.
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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 | 0,019 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».