임상 질문에 답하기 위해 현재 최상의 증거를 검색하는 임상의를 늘리기 위한 다면적인 온라인 개입 (MPFS)

근거 및 목적

임상의가 근거 정보에 입각한 치료를 달성하는 데 있어 가장 큰 장애물 중 하나는 현재 최상의 근거를 빠르고 쉽게 식별, 평가 및 종합할 수 없다는 것입니다. 임상의의 정보 요구는 상당하지만 Medline에는 매일 약 3000개의 기사가 게시됩니다. 증거를 필터링하고 처리하기 위해 수많은 증거 기반 리소스가 개발되었지만 임상의가 점점 더 많이 사용하고 있지만 각각 정보에 대한 단편적이고 분산된 보기를 제공하며 포괄적인 주제 범위 또는 만족스러운 업데이트를 제공하는 것은 없습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 McMaster's Health Information Research Unit(Hamilton, Ontario, Canada)은 "McMaster Premium LiteratUre Service Federated Search(MPFS)"를 개발하고 구현했습니다. 매일 연습에서 최고의 증거. MPFS는 선택한 분야의 새로운 연구에 대해 사용자에게 경고를 제공하고, 가장 임상적으로 적용 가능한 증거가 맨 위에 있는 "증거 기반 자원의 피라미드"에 따라 정보를 구성하는 특정 기능을 갖춘 새로운 연합 검색 기능을 제공합니다. 따라서 MPFS는 동시에 연구(하단에 필터링 및 필터링되지 않은 "Medline")와 체계적인 검토에서 증거를 검색합니다. 연구 개요 및 체계적 검토(방법론적 엄격함 및 임상 관련성에 따라 선택), 최상위 수준에서 널리 사용되는 온라인 요약(예: "모범 사례").

현재 최고의 증거 기반 리소스의 기능을 결합하는 것은 현재 McMaster University에 등록되어 있고 경고 시스템을 사용하는 수백 명의 임상의 사이에서 검색 기능의 상대적으로 낮은 활용도에서 알 수 있듯이 현재 최고의 증거에 대한 액세스 및 사용을 늘리기에 충분하지 않습니다. 극복해야 할 또 다른 잘 알려진 장벽에는 물류 장벽(시간 제약, 잊혀진 질문, 제한된 리소스에도 불구하고 단일 단일 사용의 단순성)과 교육 장벽(예: 증거의 "아키텍처"에 대한 인식 부족 및 다른 단일 리소스의 한계, 연합 검색이 제공할 수 있는 지식 및 경험 부족, 제한된 검색 기술 및 최상의 증거를 찾기 위한 동료 간의 참조 표준 부족).

가설

이 시험은 MPFS에 등록된 임상의 사이에서 이러한 장벽을 극복하고 임상 질문에 답하기 위한 현재 최상의 증거 검색의 양과 질을 높이기 위해 3가지 혁신적인 온라인 개입을 테스트하고자 합니다. 이러한 개입은 치료 시점에서 임상 기술 교육을 위한 효과적인 모델을 기반으로 하여 임상의가 검색 엔진을 임상 도구로 사용하고 증거 검색 기술을 진정한 임상 기술로 인식하도록 합니다.

행동 양식

1. 연구 설계: 무작위 요인 통제 시험.
2. 설정 및 참가자: 시험은 MPFS에 등록되어 있고 McMaster University의 교육 병원 및 클리닉에서 근무하는 석사 및 교수 MD 사이에서 실시됩니다(아래 자격 기준 참조).
3. 참여 임상의는 요인 설계(A x B x C)에서 3개의 온라인 중재(아래 설명 참조)로 무작위 배정되며 순열 결과 8개의 할당 아암(A+B+C, A+B, A+C, B+)이 생성됩니다. C, A, B, C, 개입 없음, 아래 세부 정보 참조)
4. 무작위화: 컴퓨터 생성, 계층화된 교육 수준(대학원 MD, 교수 MD) 및 MPFS에 대한 증거 검색의 기본 빈도입니다. 등록자는 각 연구 부문에 무작위로 할당됩니다. 할당은 연구 직원에게 숨겨집니다.
5. 눈가림 및 통제 그룹: 참가자는 개입에 대해 눈이 멀게 할 수 없지만 제공되는 다양한 기능에 대해 말하지 않으며 모두 MPFS의 일반적인 검색 기능을 받게 됩니다.
6. 1차 및 2차 결과(아래 참조).