Évaluation d'un outil de formation et d’aide à la prescription à destination des médecins généralistes landais sur les soins palliatifs gériatriques à domicile : une étude interventionnelle
Notice bibliographique
Résumé
Background: a majority of the elderly wish to end their life at home. Only a quarter of them do. Multiple studies have identified obstacles to geriatric palliative home care. One of them is a formation need amongst general practitioners. Aims: evaluate the effect on clinical case-based multiple-choice test grades of an internet palliative care training and anticipatory prescribing assistance tool. We also evaluated the effect of the tool on the multiple-choice exam answers about referring patients to an emergency department, hospitalization rates and home care rates. Method: we conducted a prospective controlled randomized study between March 2023 and May 2023 on Landais general practitioners. Participants did a first session of a multiple-choice exam, graded out of 100. The exam also asked to decide whether to refer the patients to an emergency department, hospitalize or choose home care. We then provided the tool to the test group. Both groups then took the exam a second time. Data was extracted from the DragonSurvey.com website, treated with Excel® software. Statistical analysis was performed on Prism® software. Results: 32 questionnaires were analyzed. The test group saw their grade improve by 5,96 (p=0,024). The control group saw their grade improve by 4,29 (p=0,14). Emergency department reference, hospitalization or home care rates were not modified. Conclusion: performing progressive clinical case-based questions brings good practice. Palliative care must be developed through network expansion, training and tool development.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».