215 Innovating Medical Education: A translational approach to integrating cannabinoid-based therapies for chronic pain management
Notice bibliographique
Résumé
Objectives/Goals: This project aims to inform and develop a clinician-centered educational tool evidence-based and stakeholder-informed that fosters healthcare professionals’ (HCPs) adaptive expertise (AE) in cannabinoid-based therapies (CBT) for chronic pain management (CPM), addressing existing knowledge gaps, improving patient care and clinical decision-making. Methods/Study Population: To achieve this, the project will use a mixed-methods approach divided into three phases to evaluate existing educational resources, identify gaps, and inform the design of a curriculum to transform clinician education in CBT for CPM. It includes stakeholder mapping to engage and consult key experts for real-world insights and an environmental scan to assess and compare current educational resources qualitatively. A rigorous curriculum will be informed to be designed through an adaptive expertise and reflective practice framework, emphasizing case and problem-based learning, clinical simulations, and other pedagogical techniques. The educational tool will be pilot-tested with clinicians, measuring its impact on knowledge and decision-making flexibility through pre- and post-assessments, ensuring it fosters AE on CBT. Results/Anticipated Results: The project is expected to identify key gaps in existing educational resources, particularly AE in HCPs specializing in CPM. Through pilot testing, we anticipate improved knowledge of CBT among clinicians and enhanced ability to apply this knowledge flexibly in clinical practice. We also expect to establish core curriculum components that better support routine and adaptive expertise in chronic pain management. The pilot evaluations will guide further curriculum refinement and inform broader educational implementation. Discussion/Significance of Impact: This project addresses critical gaps in CbT education by informing the development of a curriculum that enhances clinicians’ ability to manage chronic pain with cannabinoid-based therapies. The resulting educational tool could significantly impact clinical practice, empowering patients, and HCPs to make informed decisions and improve patient outcomes.
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 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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».