A systematic review of evidence-based practices for clinical education and health care delivery in the clinical teaching unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The clinical teaching unit is a widespread clinical training model that requires reform to prepare physicians for practice in the 21st century. In this systematic review, we aimed to identify evidence-based practices in internal medicine clinical teaching units that contribute to improved clinical education and health care delivery. METHODS: We searched several databases from 1993 until Apr. 5, 2021, to identify published studies in inpatient clinical teaching units that involved medical trainees and reported outcomes related to trainee education or health care delivery. We identified emergent themes using a narrative approach and determined confidence in review findings using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation Confidence in the Evidence from Reviews of Qualitative Research (GRADE-CERQual) methodology. RESULTS: = 15, 14%) were the most prevalent study designs. Practices identified as contributing to improved clinical education or health care delivery included purposeful rounding (high confidence), bedside rounding (moderate confidence), resource stewardship interventions (high confidence), interprofessional rounds (moderate confidence), geographic wards (moderate confidence), allocating more trainee time to patient care or educational activities (moderate confidence), "drip" continuous models of admission (moderate confidence), limiting duty hours (moderate confidence) and limiting clinical workload (moderate confidence). INTERPRETATION: In this review, we identified several evidence-based practices that may contribute to improved educational and health care outcomes in clinical teaching unit settings. These findings may offer guidance for policies, resource allocation and staffing of teaching hospitals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,059 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».