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Enregistrement W2913733283 · doi:10.1080/08897077.2018.1561596

In-Hospital Training in Addiction Medicine: A Mixed-Methods Study of Health Care Provider Benefits and Differences

2019· article· en· W2913733283 sur OpenAlexafffundabout
Lauren Gorfinkel, Ján Klimas, Breanne Reel, Huiru Dong, Keith Ahamad, Christopher Fairgrieve, Mark McLean, Annabel Mead, Seonaid Nolan, Will Small, Walter Cullen, Evan Wood, Nadia Fairbairn

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Centre on Substance UseSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanada Research ChairsEuropean CommissionNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésAddiction medicineAddictionMedicineFamily medicineConfidence intervalHealth careMEDLINEPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : Hospital-based clinical addiction medicine training can improve knowledge of clinical care for substance-using populations. However, application of structured, self-assessment tools to evaluate differences in knowledge gained by learners who participate in such training has not yet been addressed. Methods : Participants ( n = 142) of an elective with the hospital-based Addiction Medicine Consult Team (AMCT) in Vancouver, Canada, responded to an online self-evaluation survey before and immediately after the structured elective. Areas covered included substance use screening, history taking, signs and symptoms examination, withdrawal treatment, relapse prevention, nicotine use disorders, opioid use disorders, safe prescribing, and the biology of substance use disorders. A purposefully selected sample of 18 trainees were invited to participate in qualitative interviews that elicited feedback on the rotation. Results : Of 168 invited trainees, 142 (84.5%) completed both pre- and post-rotation self-assessments between May 2015 and May 2017. Follow-up participants included medical students, residents, addiction medicine fellows, and family physicians in practice. Self-assessed knowledge of addiction medicine increased significantly post-rotation (mean difference in scores = 11.87 out of the maximum possible 63 points, standard deviation = 17.00; P < .0001). Medical students were found to have the most significant improvement in addiction knowledge (estimated mean difference = 4.43, 95% confidence interval = 0.76, 8.09; P = .018). Illustrative quotes describe the dynamics involved in the learning process among trainees. Conclusions : Completion of a hospital-based clinical elective was associated with improved knowledge of addiction medicine. Medical students appear to benefit more from the addiction elective with a hospital-based AMCT than other types of learners.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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