Assessing Knowledge, Competence, and Performance Following Web-Based Education on Early Breast Cancer Management: Health Care Professional Questionnaire Study and Anonymized Patient Records Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Web-based learning activities are key components of continuing medical education (CME) for health care professionals (HCPs). However, the published outcomes of web-based educational interventions for early breast cancer (EBC) are limited. OBJECTIVE: This study aims to objectively assess knowledge, competence, and performance among HCPs following participation in 2 EBC-focused CME activities and to identify the remaining educational gaps. METHODS: We developed 2 CME-accredited web-based educational activities addressing high-risk EBC, including integration of shared decision-making to optimize patient care (touchMDT) and stratification for early identification of high-risk patients and novel treatment strategies (touchPANEL DISCUSSION). Knowledge, competence, and performance were assessed before and after the activities against an expanded outcomes framework (levels 1-5) using self-reported questionnaires and an analysis of anonymized data extracted from patient records. RESULTS: Six months after the launch of the activity, 7047 and 8989 HCP participants engaged with touchMDT and touchPANEL DISCUSSION, respectively. The overall satisfaction was 82% (a total score of 20.6 out of 25) for the touchMDT and 88% (a total score of 21.9 out of 25) for the touchPANEL DISCUSSION. For the evaluation of knowledge and competence (50 respondents before the activity and 50 learners after the activity), there was a significant increase in the mean number of correctly answered questions from pre- to postactivity (touchMDT: median 4.0, IQR 3.0-5.0 to median 5.5, IQR 4.0-7.0; mean 4.00, SD 1.39 to mean 5.30, SD 1.56 and touchPANEL DISCUSSION: median 4.0, IQR 4.0-5.0 to median 6.0, IQR 5.0-7.0; mean 4.32, SD 1.30 to mean 5.88, SD 1.49; both P<.001). A significant improvement in self-reported performance (50 respondents before the activity and 50 learners after the activity) was observed in a combined analysis of both activities (median 3.0, IQR 2.0-3.0 to median 4.0, IQR 3.0-5.0; mean 2.82, SD 1.08 to mean 4.16, SD 1.45; P<.001). Patient record analysis (50 respondents before the activity and 50 learners after the activity) showed that the HCPs used a range of measures to determine EBC recurrence risk and revealed no significant differences in adjuvant therapies used before and after the activity (P=.97 and P>.99 for Ki-67 <20% and Ki-67 ≥20% tumors, respectively). The remaining educational gaps included strategies for implementing shared decision-making in clinical practice and the use of genetic and biomarker testing to guide treatment selection. CONCLUSIONS: Brief, web-based CME activities on EBC were associated with an improvement in HCP knowledge, competence, and self-reported performance and can help identify unmet needs to inform the design of future CME activities.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».