Teaching evidence-based medical care: description and evaluation.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: This paper describes and evaluates several years of a seminar series designed to stimulate residents to seek evidence-based answers to their clinical questions and incorporate this evidence into practice. METHODS: At the first session, 86 of 89 (97%) residents completed a baseline needs assessment questionnaire. Post-course self-assessment questionnaires measured change from the first to the final seminar session in six domains of interest and skill, as well as residents' preferred sources of information for clinical problem solving up to 2 years after the course. RESULTS: Before the seminars, 48% of residents reported that textbooks were their most important source of information for solving clinical problems. A total of 58 of 75 (77%) residents completed the first post-course questionnaire. Residents reported significant increases in skill at formulating clinical questions and searching for evidence-based answers, appraising reviews, and deciding when and how to incorporate new findings into practice. Use of secondary sources of information such as "Best Evidence," moved up in importance from before the course to after the course. CONCLUSIONS: First-year family practice residents who completed our seminar series have reported increased skill at blending consideration of a clinical problem with the use of secondary sources of information to access evidence to support their health care decisions.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».