A comparison of patient, intervention, comparison, outcome (PICO) to a new, alternative clinical question framework for search skills, search results, and self-efficacy: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In educating students in the health professions about evidence-based practice, instructors and librarians typically use the patient, intervention, comparison, outcome (PICO) framework for asking clinical questions. A recent study proposed an alternative framework for the rehabilitation professions. The present study investigated the effectiveness of teaching the alternative framework in an educational setting. METHODS: A randomized controlled trial was conducted with students in occupational therapy (OT) and physical therapy (PT) to determine if the alternative framework for asking clinical questions was effective for identifying information needs and searching the literature. Participants were randomly allocated to a control or experimental group to receive ninety minutes of information literacy instruction from a librarian about formulating clinical questions and searching the literature using MEDLINE. The control group received instruction that included the PICO question framework, and the experimental group received instruction that included the alternative framework. RESULTS: There were no significant differences in search performance or search skills (strategy and clinical question formulation) between the two groups. Both the control and experimental groups demonstrated a modest but significant increase in information literacy self-efficacy after the instruction; however, there was no difference between the two groups. CONCLUSION: When taught in an information literacy session, the new, alternative framework is as effective as PICO when assessing OT and PT students' searching skills. Librarian-led workshops using either question formulation framework led to an increase in information literacy self-efficacy post-instruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».