Co-Design of an Evidence-Based Practice Continuing Education Course for Canadian Naturopathic Doctors
Notice bibliographique
Résumé
Objectives:Evidence-based practice (EBP) is a clinical decision-making process combining the best available scientific evidence with clinician expertise and patient preference. While EBP has been associated with a range of benefits, it is recognized that EBP is used suboptimally by a range of health professionals, including naturopathic doctors (NDs). Canadian NDs have expressed a high level of interest in opportunities to improve their EBP skills; however, barriers exist, including those that apply broadly to health professionals, and those that are unique to the naturopathic profession. The objective of the present project was to co-design an EBP continuing education (CE) course tailored to the needs and preferences of Canadian NDs. Design:These needs were solicited through the use of focus groups. Groups were stratified based on participants' use of evidence at baseline. The focus groups asked NDs about their definition of EBP, and their interest in an EBP course, including preferred content, and method of delivery. The focus group discussions were transcribed, and thematic analysis was completed. Results:Participants reported a high level of understanding of EBP, a high level of interest in participating in an EBP course and provided actionable recommendations about course content and delivery. Some of the themes that emerged were consistent across the groups while others differed by stratification. Conclusions:The findings of this project will inform the development and evaluation of a future CE course.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».