Effective hands-on teaching strategy on participants’ confidence in medical writing and publishing: A before-after study
Notice bibliographique
Résumé
Proficiency in medical writing is crucial for disseminating reports of medical studies. The impact of workshops in this regard on participants' confidence is a subject of debate. We assessed the impact of a hands-on workshop on participants' confidence in medical writing. Participants of a 2-day "learning-by-doing" workshop held at McMaster University participated in this before-after study. We used a unique, reliable, and valid tool comprising two domains of confidence in medical writing and using English language before and after receiving the educational intervention. Of 25 participants, 21 completed the instrument before and after the workshop. Typical participants were female, and students in their 30s, who had not attended a prior workshop. The mean (95% CI) increase in the participants' confidence for domain 1 was 15.3 (10.5, 20.1), for domain 2 was 16.8 (9.8, 23.8), and for the total score was 32.1 (20.9, 43.2) (all P<0.001). Between-subgroup analyses showed the score increase was significantly higher in participants with less than 5 years of experience in medical research. The workshop had a positive impact on enhancing participants' confidence in writing skills, including using active verbs, crafting short sentences, summarizing main findings, and adhering to checklists like CONSORT. Hands-on medical writing workshops can boost participants' confidence in writing medical articles and using optimal English language. Targeting junior researchers and graduate students could result in a better outcome. Emphasizing the writing areas where participants achieved higher score changes might yield better outcomes for such workshops.
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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».