Examining the readiness of best evidence in medical education guides for integration into educational practice: A meta-synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To support evidence-informed education, health professions education (HPE) stakeholders encourage the creation and use of knowledge syntheses or reviews. However, it is unclear if these knowledge syntheses are ready for translation into educational practice. Without understanding the readiness, defined by three criteria-quality, accessibility and relevance-we risk translating weak evidence into practice and/or providing information that is not useful to educators. METHODS: A librarian searched Web of Science for knowledge syntheses, specifically Best Evidence in Medical Education (BEME) Guides. This meta-synthesis focuses on BEME Guides because of their explicit goal to inform educational practice and policy. Two authors extracted data from all Guides, guided by the 25-item STructured apprOach to the Reporting In healthcare education of Evidence Synthesis (STORIES). RESULTS: Forty-two Guides published in Medical Teacher between 1999 and 2017 were analyzed. No Guide met all STORIES criteria, but all included structured summaries and most described their literature search (n = 39) and study inclusion/exclusion (n = 40) procedures. Eleven Guides reported the presence of theory and/or educational principles, and eight consulted with external subject matter experts. Accessibility to each Guide's full-text and supplemental materials was variable. DISCUSSION: For a subset of HPE knowledge syntheses, BEME Guides, this meta-synthesis identifies factors that support readiness and indicates potential areas of improvement, such as consistent access to Guides and inclusion of external subject matter experts on the review team. This analysis is useful for understanding the current readiness of HPE knowledge syntheses and informing future reviews to evolve so they can catalyze translation of evidence into educational practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,432 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».