Comparative effectiveness of educational interventions in neurological disease for healthcare workers and students: a systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the comparative effectiveness of educational interventions in neurological disease for healthcare workers and students. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: Medline, Embase and Cochrane through to 1 June 2025. ELIGIBILITY CRITERIA: Studies evaluating neurological disease educational interventions with a comparator group (observational cohort/randomised controlled trial (RCT)) were included. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: A Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses-compliant systematic review was conducted (PROSPERO: CRD42023461838). Knowledge acquisition and educational methodologies were collected from each study. Study outcomes were classified using the Kirkpatrick and Kirkpatrick four-level model (learner reaction, knowledge acquisition, behavioural change, clinical outcome).1 Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale for non-randomised studies and the Cochrane Risk of Bias tool for RCTs.2 3 RESULTS: A total of 67 studies involving 4728 participants were included. Of these, 36 were RCTs, and 31 were observational studies. Virtual interventions were the most common (67.2%, n=45 studies), primarily targeting either medical students (46.3%, n=31 studies) or specialists (40.3%, n=27 studies). Overall, 70.1% (n=47) of studies demonstrated outcomes in favour of the intervention. However, few studies used K&K level 3/4 outcomes, with two studies evaluating behaviour change (level 3) and three assessing clinical outcomes (level 4 combined with other levels). No study exclusively assessed level 4 outcomes. Meta-analysis of 22 RCTs with calculable standardised mean differences (SMDs) (n=1748) showed a significant benefit of interventions (SMD 0.75, 95% CI 0.22 to 1.27, p=0.0056). CONCLUSIONS: This review highlights a growing body of research particularly focusing on virtual techniques, specialist audiences and treatment-oriented content. Few studies assessed changes in practice or patient care. Non-specialists remain underrepresented. Future studies should prioritise assessing the clinical impact of educational interventions within non-specialist audiences.
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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 | 0,027 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».