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Enregistrement W2565309244 · doi:10.2196/mededu.6442

Teaching Shared Decision Making to Family Medicine Residents: A Descriptive Study of a Web-Based Tutorial

2016· article· en· W2565309244 sur OpenAlexaffvenueabout
Maxime Dion, Ndeye Thiab Diouf, Hubert Robitaille, Rhéda Adekpedjou, Michel Labrecque, Michel Cauchon, France Légaré

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital Saint-François d'Assise
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive researchMedical educationFamily medicineMedicineDescriptive statisticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: DECISION+2, a Web-based tutorial, was designed to train family physicians in shared decision making (SDM) regarding the use of antibiotics for acute respiratory infections (ARIs). It is currently mandatory for second-year family medicine residents at Université Laval, Quebec, Canada. However, little is known about how such tutorials are used, their effect on knowledge scores, or how best to assess resident participation. OBJECTIVE: The objective of our study was to describe the usage of this Web-based training platform by family medicine residents over time, evaluate its effect on their knowledge scores, and identify what kinds of data are needed for a more comprehensive analysis of usage and knowledge acquisition. METHODS: We identified, collected, and analyzed all available data about participation in and current usage of the tutorial and its before-and-after 10-item knowledge test. Residents were separated into 3 log-in periods (2012-2013, 2013-2014, and 2014-2015) depending on the day of their first connection. We compared residents' participation rates between entry periods (Cochran-Armitage test), assessed the mean rank of the difference in total scores and category scores between pre- and posttest (Wilcoxon signed-rank test), and compared frequencies of each. Subsequent to analyses, we identified types of data that would have provided a more complete picture of the usage of the program and its effect on knowledge scores. RESULTS: The tutorial addresses 3 knowledge categories: diagnosing ARIs, treating ARIs, and SDM regarding the use of antibiotics for treating ARIs. From July 2012 to July 2015, all 387 second-year family medicine residents were eligible to take the Web-based tutorial. Out of the 387 eligible residents, 247 (63.8%) logged in at least once. Their participation rates varied between entry periods, most significantly between the 2012-2013 and 2013-2014 cohorts (P=.006). For the 109 out of 387 (28.2%) residents who completed the tutorial and both tests, total and category scores significantly improved between pre- and posttest (all P values <.001). However, the frequencies of those answering correctly on 2 of the 3 SDM questions did not increase significantly (P>.99, P=.25). Distribution of pre- or posttest total and category scores did not increase between entry periods (all P values >.1). Available data were inadequate for evaluating the associations between the tutorial and its impact on the residents' scores and therefore could tell us little about its effect on increasing their knowledge. CONCLUSION: Residents' use of this Web-based tutorial appeared to increase between entry periods following the changes to the SDM program, and the tutorial seemed less effective for increasing SDM knowledge scores than for diagnosis or treatment scores. However, our results also highlight the need to improve data availability before participation in Web-based SDM tutorials can be properly evaluated or knowledge scores improved.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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