Identifying the educational needs of physicians in pediatric epilepsy in order to improve care: results from a needs assessment in Germany, Spain, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to gather evidence-based data on the educational needs of neuropediatricians. A needs assessment was conducted to identify the clinical challenges of physicians when diagnosing, medically treating, and managing pediatric patients with epilepsy; which could be addressed through educational interventions. A two-phase mixed-methods approach was used to conduct the needs assessment in Germany, Spain, and the US. Phase 1 consisted of qualitative data collection through multiple sources: a literature review, semi-structured interviews with clinicians and nurses working in pediatric epilepsy, and interpretation and input from faculty experts. Qualitative data were coded (NVivo) and analyzed using a thematic analysis, and findings were then used to design the second phase. Phase 2 consisted of quantitative data collection through an online survey that aimed to validate the identified challenges and underlying causes using a larger sample than in Phase 1. Data from the survey were analyzed using frequency tabulations and chi-square tests (SPSS). A total of 267 participants were included in the study. Phase 1 included 88 participants (neurologists, pediatricians, neuropediatricians, and nurses). Phase 2 included 179 participants (neurologists, pediatricians, and neuropediatricians). The main areas of challenge which emerged from the triangulated data included: the integration of guidelines into practice, identification of epilepsy and epilepsy events, integration of genetic testing into practice, integration of non-pharmacological treatments, transition from pediatric to adult care, and involvement and engagement with caregivers. Underlying causes of these challenges are reported, along with supporting qualitative findings. This study identified the educational needs of physicians working in pediatric epilepsy in Germany, Spain and the USA. Increasingly, educational interventions are required to be evidence-based. The results of this study could be used to design such interventions to support neuropediatricians who wish to specialize in pediatric epileptology, in order to manage the identified challenges.
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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 | 0,022 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».