Evaluating the outcomes of problem-based learning in postgraduate medical education: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Educators have recently been compelled to incorporate more active instructional formats into medical education, such as problem-based learning (PBL). In view of the mixed outcome data on the use of PBL in postgraduate medical education (PGME), there is a need to synthesize the data to inform the application of PBL in PGME contexts. Objective: The aim of this systematic review and meta-analysis was to synthesize learning outcomes of PBL in PGME contexts. Methods: The authors systematically searched MEDLINE, Embase, APA PsycINFO, AMED, CINAHL, Web of Science, ERIC, and Cochrane databases from January 1, 1950, to July 1, 2022 for original studies that reported Kirkpatrick outcomes of PBL in PGME contexts. Outcomes data were extracted. Quantitative data relating to learning outcomes were meta-analyzed using a random-effects model to generate weighted mean differences. Results: Of 4310 abstracts screened, the authors included 21 studies encompassing anesthesia, family medicine, internal medicine, occupational medicine, pediatrics, psychiatry, public health and surgical residency programs. The studies reported reaction (n = 12), learning (n = 15), behavioural (n = 6) and/or results outcomes (n = 4). Meta-analysis of the three eligible articles demonstrated no significant difference after PBL in pre- and post-test results (pooled mean difference=0.13%, 95% CI, -6.74–7.00). There were observed improvements in satisfaction levels and self-reported behavioural outcomes following PBL. Conclusions: Although similar learning outcomes were observed using PBL and the usual teaching in PGME, PBL was associated with benefits in trainee satisfaction and behavioural changes that contribute to learning and performance. PGME programs should consider incorporating PBL into curricula.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 découle