Evidence-based medicine curricula and barriers for physicians in training: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the published literature on EBM curricula for physicians in training and barriers during curriculum implementation. METHODS: We performed a systematic search and review of the medical literature on PubMed, Embase, ERIC, Scopus and Web of Science from the earliest available date until September 4, 2019. RESULTS: We screened 9,042 references and included 29 full-text studies and 14 meeting abstracts. Eighteen studies had moderate validity, and 6 had high validity. The EBM curricular structure proved highly variable in between studies. The majority of the EBM curricula was longitudinal with different lengths. Only five studies reported using Kern's six-step approach for curriculum development. Twenty-one articles reported on EBM skills and knowledge, and only 5/29 full-text articles used a validated assessment tool. Time was the main barrier to EBM curriculum implementation. All the included studies and abstracts, independent of the EBM curriculum structure or evaluation method used, found an improvement in the residents' attitudes and/or EBM skills and knowledge. CONCLUSIONS: The current body of literature available to guide educators in EBM curriculum development is enough to constitute a strong scaffold for developing any EBM curriculum. Given the amount of time and resources needed to develop and implement an EBM curriculum, it is very important to follow the curriculum development steps and use validated assessment tools.
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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 | 0,014 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».