Teaching Primary Care Genetics: A Randomized Controlled Trial Comparison.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Given the increasing discussions of the impact of genetic medicine within family medicine, it is important to determine the most effective way of teaching this material to family medicine residents (FMRs). The objective of this study was to evaluate and compare the impact of three methods of delivering primary care genetic content to FMRs. METHODS: Curriculum materials and assessment tools were created to teach and evaluate knowledge, skills, and attitudes around four core competencies in primary care genetics, with a focus on hereditary colorectal cancer (CRC). Participants were randomly allocated to four learning conditions: (1) no intervention (control), (2) web-based module outlining genetic concepts applied to CRC, (3) live presentation of the web-based material, (4) live presentation and subsequent standardized patient (SP) encounter. Three months later, all participants completed a written knowledge test, attitude survey, and a standardized patient-based performance assessment. RESULTS: Sixty FMRs completed the study. All three educational interventions resulted in significantly improved outcome measures in knowledge and skills but not attitudes, compared to control. There was no significant difference in outcomes between intervention groups. CONCLUSION: FMRs acquired knowledge and improved skills in genetic medicine with three educational methods. Resources such as faculty expertise in genetic medicine and cost should guide decisions on curricular development for this rapidly expanding field. This may be especially relevant for programs with distributed teaching sites.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».