Residents’ clinical questions
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess residents’ clinical questions, where they get their answers, the utility of those answers, and if an evidence-based medicine (EBM) workshop improves the use of evidence-based electronic resources. Design Prospective observational cohort study. Setting Urban family medicine teaching clinics in Edmonton, Alta, in 2007. Participants First- and second-year family medicine residents training in the family medicine teaching units. Methods An observer recorded clinical questions posed by residents in clinic, the resources used to answer these questions, and how residents thought the answers modified practice. Resources were categorized broadly as colleagues, electronic, or paper. Answer utility was ranked in decreasing order as large change, small change, confirmed, expanded knowledge, or no help. Use of resources was compared before and after an EBM workshop, and between residents under normal supervision and those in semi-independent clinics. Results Thirty-eight residents from 5 sites were observed addressing 325 questions in 114 clinical half-day sessions (420 patients). Residents had 0.8 questions per patient and answered 83.4% of questions with 1 resource (range 1 to 6). Residents made 406 attempts to answer questions, using colleagues 65.5% of the time (93.6% were preceptors), electronic resources 20.7% of the time, and paper resources 13.8% of the time. Answers from colleagues were least likely to require secondary resources (F test, P < .001). The utility of answers from colleagues (F test, P = .002) was superior to that of answers from electronic resources, and this difference remained significantly higher in sensitivity analysis. The EBM workshop training did not influence electronic resource use (17.8% before and 15.1% after, Fisher-Freeman-Halton test, P = .18), but semi-independence from preceptors increased the use of electronic resources from 16.5% to 51.0% (Fisher-Freeman-Halton test, P < .001). Conclusion Residents have many questions during clinical practice. Preceptors were used more commonly than all other resources combined and were the most dependable resource for residents to obtain answers. Although an EBM workshop was not associated with increased use of electronic evidence-based resources, semi-independent work appeared to be.
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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 | 0,005 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
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 ».