MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2901928126 · doi:10.1136/bmjebm-2018-111019

Evidence-based practice education for healthcare professions: an expert view

2018· article· en· W2901928126 sur OpenAlexaboutno aff
Elaine Lehane, Patricia Leahy‐Warren, Cliona O’Riordan, Eileen Savage, Jonathan Drennan, Colm O’Tuathaigh, Michael K. O’Connor, Mark Corrigan, Francis Burke, Martina Hayes, Helen Lynch, Laura J. Sahm, Elizabeth Heffernan, Elizabeth O’Keeffe, Catherine Blake, Frances Horgan, Josephine Hegarty

Notice bibliographique

RevueBMJ evidence-based medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumHealth careStakeholderMedical educationProfessional developmentStakeholder engagementBest practiceSociologyPedagogyMedicinePsychologyPolitical scienceNursingPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internationally, evidence-based practice (EBP) is recognised as a foundational element of healthcare professional education. Achieving competency in this area is a complex undertaking that is reflected in disparities between 'best EBP' and actual clinical care. The effective development and implementation of professional education to facilitate EBP remains a major and immediate challenge. To ascertain nuanced perspectives on the provision of EBP education internationally, interviews were conducted with five EBP education experts from the UK, Canada, Australia and New Zealand. Definitive advice was provided in relation to (1) EBP curriculum considerations, (2) teaching EBP and (3) stakeholder engagement in EBP education. While a considerable amount of EBP activity throughout health profession education is apparent, effectively embedding EBP throughout curricula requires further development, with a 'real-world' pragmatic approach that engenders dialogue and engagement with all stakeholders required.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,162
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,230
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1620,230
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0170,019
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0250,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,572
Tête enseignante GPT0,658
Écart entre enseignants0,086 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations317
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ evidence-based medicineMême sujetHealth Sciences Research and EducationTravaux en français237 207