102 Self-Directed Learning Versus a Structured Cme Course to Assess Physicians' Knowledge of Sedation
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric sedation guidelines were developed for a tertiary care Pediatric Emergency Department and a continuing medical education course in Pediatric Sedation was organized to facilitate physicians' education. A needs assessment survey and focus group discussions were conducted to ensure compatibility with educational needs of the target audience. To evaluate the effectiveness of a sedation course to improve physician knowledge on pediatric procedural sedation practices and guidelines versus individual learning. Staff Physicians and fellows were invited to attend a 4-hour multi-faceted sedation course. All physicians received the course material for individual study two weeks prior to the course. All consenting physicians were randomly assigned to one of two groups. Group 1 (n=24) was assigned the multiple-choice exam without receiving any formal teaching (pre-test). Group 2 (n=23) wrote the exam after attending the course (post-test). The course consisted of didactic teaching and small group cased-based discussions. The multiple choice questions were piloted for construct and content validity. Means and standard deviation of multiple choice exam scores for both groups were calculated. Student's t test was used to compare scores of the multiple-choice examination. The group mean of pre-test scores, 71.1% (SD 11.8, range 50–86.6%), was significantly different (p<0.0001) from the group mean of the post-test scores, 85.1% (SD 6.0, range of 75.8–96.5%). A multi-faceted sedation course is more effective in improving physician knowledge and understanding of sedation guidelines than unstructured self-education as measured by a multiple-choice exam.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».