An analysis of interactive hands-on workshops on medical writing.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the improvement in participant's knowledge and skills pertaining to medical writing by interactive hands-on workshops. METHODS: During the course of three months (January to March 2009), four interactive 5 hours hands-on workshops were organized on Medical Writing. All participants completed a pre-workshop and post-workshop questionnaire. Fourteen questions were included in both questionnaires related to workshop outline. Eight questions were related to knowledge of the participants about different aspects of medical writing (yes/no). Participants were also asked six questions to rate their skills relating to medical writing on a numerical scale of 1-5 (1: no skills and 5: expert). Participant's feedbacks were also analyzed. The pre-workshop and post-workshop responses were compared to see if there was any significant difference by using McNemar test and paired-t test where appropriate. RESULTS: Response to eight questions regarding knowledge (authorship criteria, types of data, application of significance test, search techniques, plagiarism, Vancouver style of reference and copyright statement) showed that there was a significant difference in all responses (p < 0.005). Same trend was observed in skills rating (literature search, basic data analysis, writing an original article, writing references, paper submission for publication) of participants themselves before and after the workshop (p < 0.0001). Analysis of feedback showed that participants found the workshop informative, practical and helpful in improvement of their skills for paper writing. CONCLUSION: Short interactive hands-on medical writing workshops are helpful and beneficial in improving the knowledge and skills of the participants.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».