Faire connaître les recommandations d’un guidede pratiques : développement et évaluationd’une intervention de formation continue
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Une trousse de pratiques préventives des fractures de fragilisation a été développée et présentée lors d’un atelier de formation continue, offert aux médecins de famille dans leur milieu de travail. L’objectif de l’intervention est de diffuser les recommandations du guide de pratiques canadien sur l’ostéoporose. Buts : Évaluer les facteurs influençant l'utilisation de la trousse et mesurer les changements du niveau de connaissances des médecins lorsque la trousse est utilisée. Sujets : Quarante-quatre médecins de famille en clinique privée et en centre local de services communautaires de la région de Laval (banlieue de Montréal) ont participé à l’intervention et complété un questionnaire sur leurs connaissances au début et à la fin de l’atelier. Une entrevue semi-structurée a été réalisée avec 12 médecins, trois à six mois après l’atelier, pour documenter l’utilisation de la trousse. Résultats : Une amélioration des connaissances des facteurs de risque (pré-atelier : 80 % versus post-atelier 100 %), des tests diagnostics (40 % versus 100 %) et des ressources communautaires disponibles (0 % versus 50 %) a été observée. Tous les médecins interviewés s'accordent sur la qualité et l'utilité potentielle de la trousse. Huit médecins ont utilisé au moins une section de la trousse. Les raisons pour ne pas l’avoir utilisée sont: 1) avoir oublié ; 2) avoir l’impression d’en connaître le contenu ; 3) manquer de temps. Conclusion : Une trousse de pratiques préventives des fractures de fragilisation présentée lors d’un atelier de formation continue peut constituer une méthode efficace de dissémination des lignes directrices de traitement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.135 | 0.234 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.005 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".