Evaluating the Effectiveness of the Computer-Based Education Platform, Pharmacy5in5, on Pharmacists’ Knowledge of Anticholinergic Toxicity Using a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Computer-based education has been widely implemented in healthcare professional development education. However, there has been little examination of the potential for computer-based education to enhance pharmacists’ knowledge. This study aims to assess the effectiveness of computer-based education on improving pharmacists’ knowledge compared to printed education material. Methods: This study was a web-based randomized controlled trial. Participants were randomly allocated to either an intervention group where they had access to the computer-based education module on Pharmacy5in5.ca or to a control group where they had access to printed educational material. Knowledge gain was assessed using a pre- and post-knowledge test. Results: A total of 120 pharmacists were recruited and 101 completed the post-knowledge test (50/60 in the intervention group; 51/60 in the control group). Both groups showed a significant increase in knowledge gain (intervention group: pre-test mean score 19.35 ± 3.56, post-test mean score 22.42 ± 3.812, p value < 0.001; control group pre-test mean score 19.22 ± 3.45, post-test mean score 23.29 ± 3.087, p value < 0.001). However, the difference in knowledge change was not significant between the two groups (22.42 vs. 23.29, p value = 0.333). Conclusions: In this study, a computer-based education module enhanced pharmacists’ knowledge to a similar degree to printed education material. Efforts should be made to provide computer-based education as an option to support pharmacists’ professional development.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».