A87 CHANGES IN CLINICIAN KNOWLEDGE, COMFORT, PREPAREDNESS, AND ATTITUDES ABOUT ALCOHOL USE DISORDER AND CIRRHOSIS AFTER A BRIEF EDUCATIONAL INTERVENTION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alcohol use disorder (AUD) is increasing in prevalence and has a substantial impact on morbidity and mortality in people with cirrhosis. The use of screening, brief intervention and referral to treatment (SBIRT) and relapse prevention medications (e.g. acamprosate) are recommended by recent guidelines. Unfortunately, many clinicians report insufficient training to feel confident using these interventions Aims We aimed to compare the effect of a brief educational intervention on AUD knowledge, comfort, attitudes, and preparedness in clinicians who provide care to patients with cirrhosis. Methods Clinicians were invited to participate in a 1.5-hour educational session conducted by a hepatologist and addiction medicine specialist. The session included information about SBIRT and pharmacotherapy. Pre-training knowledge, comfort, and practice behaviors were assessed using previously published questions. Baseline attitudes were measured using the Short Alcohol and Alcohol Problems Perception Questionnaire. Participants were invited to repeat the questionnaires immediately post-training and statistical analysis conducted. Results Eighty-two clinicians attended the session. Among the 38 attendees who completed both the pre- and post-questionnaires, 34% were GIs/internists, 45% were family medicine physicians, and the remainder (21%) did not specify or were not prescribers. Scores for self-reported intention and preparedness to treat AUD, comfort, and knowledge improved significantly from the pre-training phase. Attitudes also improved from the pre-training phase, with significant improvements in the SAAPPQ subscales of role adequacy (p=0.03) and motivation (p=0.04). Conclusions Recognizing the small sample size, a brief educational session demonstrated promising results in the promotion of knowledge, attitudes, preparedness, and comfort for clinicians managing AUD in patients with cirrhosis. Feedback from these sessions will be used to design an accredited educational series for roll-out in 2022. Funding Agencies Alberta Innovates Health Solutions
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».