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Enregistrement W3094832932 · doi:10.1093/ajhp/zxaa351

Educating community clinicians using principles of academic detailing in an evolving landscape

2020· article· en· W3094832932 sur OpenAlexaff
Amanda G. Kennedy, Loren Regier, Michael A. Fischer

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health-System Pharmacy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyMedical educationEngineering ethicsMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving prescribing practices and patient health outcomes requires not just abstract knowledge about evidence-based practices but practical tools to support implementation. Continuing education can promote clinician behavior changes and improvements in patient outcomes more effectively when it includes opportunities for interactivity, use of multiple modalities, repeated exposure to content, longer-duration activities, and emphasis of outcomes that resonate with the target audience.1 Academic detailing involves direct educational outreach,2 including face-to-face interaction with clinicians, to achieve these goals. The educational method incorporates the principles of adult learning theories,3 theory of planned behavior,4 and social marketing5,6 with the goal of improving evidence-based practice behaviors.2,7 The intervention is delivered by trained professionals, typically pharmacists, physicians, nurses, or public health workers. Academic detailing was originally adapted from the communication approach employed by pharmaceutical representatives, which is centered around brief, one-to-one interactions in a clinician’s office. Academic detailing can address situations where there is an opportunity to change clinician behavior with focused and practical educational content. In the area of prescribing, these situations include those in which medications are misused, safer or less expensive medications are underused, or therapies offering marginal benefit are overused.2 Academic detailing involves an interactive discussion with clinicians in their practice setting, with a focus on improving individual clinical performance and recommending practice changes. The individualized focus distinguishes academic detailing from other quality improvement strategies, such as general lecture-based education on a topic, care coordination, practice facilitation, and practice redesign.8

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,477
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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