MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2949689749 · doi:10.1097/01.hs9.0000566416.30505.81

PB1980 IMPROVING HEALTHCARE PROVIDERS’ KNOWLEDGE REGARDING THE PRINCIPLES OF GENE THERAPY FOR HEMOPHILIA THROUGH ONLINE EDUCATION

2019· article· en· W2949689749 sur OpenAlexaff
Samia Hurst, Charlotte Warren, Haleh Kadkhoda, E. VanLaar, Glenn F. Pierce

Notice bibliographique

RevueHemaSphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensCanadian Hemophilia Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaemophiliaMedicineCurriculumContinuing medical educationCertificationTest (biology)Health careFamily medicineMultiple choiceMedical educationContinuing educationInternal medicinePediatricsPsychologySignificant difference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Gene therapy offers the hope of a functional cure for hemophilia. To prepare healthcare providers (HCPs) for this potential paradigm shift in care, National Hemophilia Foundation (NHF), European Haemophilia Consortium (EHC), the World Federation of Hemophilia (WFH), and Medscape Education collaborated to develop a multi‐modal, online, continuing medical education (CME) curriculum. Aims: The current study assessed the ability of online CME to improve HCPs knowledge regarding the scientific principles underlying gene therapy overall and its study in hemophilia. Methods: A 15‐minute, CME‐certified video commentary with synchronized slides was developed and launched online on 8/3/2018. Educational effectiveness was assessed with a repeated‐pairs pre‐/post‐assessment study design, in which each individual served as his/her own control. Responses to 3 multiple‐choice, knowledge questions and 1 self‐efficacy confidence question were analyzed. A chi‐squared test assessed changes pre‐ to post‐assessment. P values <0.05 are statistically significant. Effect sizes were evaluated using Cramer's V (<0.05 modest; 0.06‐0.15 noticeable effect; 0.16‐0.26 considerable effect; >0.26 extensive effect). Results: To date, 1634 HCPs (958 physicians) have participated in this activity. This analysis presents data from the subset of hematologists/oncologists (n = 77; hem/oncs) and pediatric oncologists (n = 69) who answered all pre‐/post‐assessment questions during the initial analysis period of 8/3/18‐9/5/18; data collection is ongoing. Significant improvements were observed overall (hem/oncs: P = .0007; V = .156) and in the following areas, ‐ Correct identification of transient transaminitis as the most common adverse event observed in gene therapy trials: hem/oncs: 45% vs 73% (62% relative increase), P = 0.0006, V = .277; and pediatric hematologists: 26% vs 43% (% relative increase), P = .032, V = .181 ‐ Recognition of the relatively low homology between the adeno‐associated virus (AAV) vector used in gene therapy trials for hemophilia A (AAV5) and other primate AAVs: hem/oncs: 36% vs 55% (53% relative increase), P = 0.023, V = .182 ‐ Pediatric hematologists exhibited a small increase in knowledge, but this change was not statistically significant: 33% vs 41% (24% relative increase), P = NS ‐ Both of hem/oncs (39%) and pediatric hematologists (32%) indicated increased confidence in their understanding of the science underlying gene therapy in hemophilia Lastly, the findings uncovered educational needs, such as the understanding of the FIX construct currently under study in hemophilia B trials. Summary/Conclusion: Participation in this online activity significantly improved knowledge among hem/oncs and pediatric hematologists with regard to the adverse events, viral vectors, and gene constructs in current clinical trials for gene therapy in hemophilia.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHemaSphereMême sujetBiomedical and Engineering EducationTravaux en français237 207