Does spaced education improve clinical knowledge among Family Medicine residents? A cluster randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Spaced education is a learning strategy to improve knowledge acquisition and retention. To date, no robust evidence exists to support the utility of spaced education in the Family Medicine residency. We aimed to test whether alerts to encourage spaced education can improve clinical knowledge as measured by scores on the Canadian Family Medicine certification examination. METHOD: We conducted a cluster randomized controlled trial to empirically and pragmatically test spaced education using two versions of the Family Medicine Study Guide mobile app. 12 residency training programs in Canada agreed to participate. At six intervention sites, we consented 335 of the 654 (51%) eligible residents. Residents in the intervention group were sent alerts through the app to encourage the answering of questions linked to clinical cases. At six control sites, 299 of 586 (51%) residents consented. Residents in the control group received the same app but with no alerts. Incidence rates of case completion between trial arms were compared using repeated measures analysis. We linked residents in both trial arms to their knowledge scores on the certification examination of the College of Family Physicians of Canada. RESULTS: Over 67 weeks, there was no statistically significant difference in the completion of clinical cases by participants. The difference in mean exam scores and the associated confidence interval did not exceed the pre-defined limit of 4 percentage points. CONCLUSION: Further research is recommended before deploying spaced educational interventions in the Family Medicine residency to improve knowledge.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».