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 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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».