Development and evaluation of an evidence-based medicine module in the undergraduate medical curriculum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based medicine (EBM) is a core competence in both undergraduate and postgraduate medical curricula. However, its integration into curricula varies widely. Our study will help medical colleges develop, implement and evaluate their EBM courses. We assessed the effectiveness of workshops in improving critical appraisal skills among medical students. METHODS: A before-and-after study design without a control group was used. A 5-week short EBM module including lectures, workshops, and online search sessions was conducted with 52 fourth-year medical students during their primary healthcare course at the College of Medicine, Princess Nourah bint Abdulrahman University. Statistical analysis was performed using SPSS statistical software (version 20, SPSS Inc., Chicago, US). Parametric tests as well as Student's paired t-test for pre- and post-test comparisons were used. RESULTS: Forty-nine (49) participants completed the pre- and post-training Fresno tests, and 44.9% of the participants had a GPA of 4.0 or higher. The mean Fresno test score increased from 45.63 (SD 21.89) on the pre-test to 64.49 (SD 33.31) on the post-test, with significant improvements in the following items: search strategies, relevance, internal validity, magnitude and significance of results, statistical values of diagnosis studies (sensitivity, specificity, and LR), statistical values of therapy studies (ARR, RRR, and NNT), and best study design for diagnosis and prognosis (P < 0.05). CONCLUSION: This study supports that a short course in EBM that is incorporated into the undergraduate curriculum, especially in the clinical years, might be effective in improving medical students' knowledge and skills in EBM. However, prospective studies are necessary to assess the long-term impact of these interventions and ultimately their effectiveness for clinical decision making.
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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 | 0,019 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».