Clinical teaching unit design: a realist systematic review protocol of evidence-based practices for clinical education and health service delivery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The clinical teaching unit (CTU) has emerged as a near-ubiquitous model of clinical education across Canadian and international medical schools since it was first proposed over 50 years ago. However, while healthcare has changed dramatically over this period, the CTU model has remained largely unchanged. We thus aimed to systematically review principles of CTU design that contribute to improved outcomes in clinical education and health service delivery. METHODS AND ANALYSIS: We will perform a realist systematic review in accordance with the Realist And Meta-narrative Evidence Syntheses: Evolving Standards (RAMESES) II protocol for realist reviews. Databases, including MEDLINE, Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews and Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), were searched to find primary research articles published from 1993 to 2019 involving CTUs or other teaching wards, and outcomes related to either trainee education or health service delivery. Two reviewers will independently screen studies in a two-stage process. Retrieved titles and/or abstracts of studies will be screened in the first stage, with full texts reviewed in the second stage. Selected articles meeting inclusion criteria will undergo data abstraction using a standardised, pre-piloted form for assessment of study quality and knowledge synthesis. ETHICS AND DISSEMINATION: This review will generate higher quality evidence on the design of CTUs as a model for both clinical education and health service delivery. In addition, further knowledge translation efforts may be necessary to ensure that known best practices in CTU design become common practice.
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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 | 0,233 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,016 |
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 ».