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Enregistrement W2788051970 · doi:10.2196/mededu.7719

Evaluating the Effect of a Web-Based E-Learning Tool for Health Professional Education on Clinical Vancomycin Use: Comparative Study

2018· article· en· W2788051970 sur OpenAlexvenueno aff
Stuart Bond, Shelley P Crowther, Suman Adhikari, Adriana J Chubaty, Ping Yu, Jay Borchard, Craig S. Boutlis, W W Yeo, Spiros Miyakis

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIllawarra Shoalhaven Local Health DistrictSouth Eastern Sydney Local Health District
Mots-clésVancomycinThe InternetHealth professionalsStaphylococcus aureusMedicineAntibioticsComputer scienceWorld Wide WebHealth careBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Internet-based learning for health professional education is increasing. It offers advantages over traditional learning approaches, as it enables learning to be completed at a time convenient to the user and improves access where facilities are geographically disparate. We developed and implemented the Vancomycin Interactive (VI) e-learning tool to improve knowledge on the clinical use of the antibiotic vancomycin, which is commonly used for treatment of infections caused by methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA). OBJECTIVE: The aims of this study were to evaluate the effect of the VI e-learning tool on (1) survey knowledge scores and (2) clinical use of vancomycin among health professionals. METHODS: We conducted a comparative pre-post intervention study across the 14 hospitals of two health districts in New South Wales, Australia. A knowledge survey was completed by nurses, doctors, and pharmacists before and after release of a Web-based e-learning tool. Survey scores were compared with those obtained following traditional education in the form of an email intervention. Survey questions related to dosing, administration, and monitoring of vancomycin. Outcome measures were survey knowledge scores among the three health professional groups, vancomycin plasma trough levels, and vancomycin approvals recorded on a computerized clinical decision support system. RESULTS: Survey response rates were low at 26.87% (577/2147) preintervention and 8.24% (177/2147) postintervention. The VI was associated with an increase in knowledge scores (maximum score=5) among nurses (median 2, IQR 1-2 to median 2, IQR 1-3; P<.001), but not among other professional groups. The comparator email intervention was associated with an increase in knowledge scores among doctors (median 3, IQR 2-4 to median 4, IQR 2-4; P=.04). Participants who referred to Web-based resources while completing the e-learning tool achieved higher overall scores than those who did not (P<.001). The e-learning tool was not shown to be significantly more effective than the comparator email in the clinical use of vancomycin, as measured by plasma levels within the therapeutic range. CONCLUSIONS: The e-learning tool was associated with improved knowledge scores among nurses, whereas the comparator email was associated with improved scores among doctors. This implies that different strategies may be required for optimizing the effectiveness of education among different health professional groups. Low survey response rates limited conclusions regarding the tool's effectiveness. Improvements to design and evaluation methodology may increase the likelihood of a demonstrable effect from e-learning tools in the future.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,471 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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