임상 질문에 답하기 위해 현재 가장 좋은 증거를 찾는 의대생 및 간호대학생 증가 (MPFS-2)

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. 임상의와 학생의 정보 요구는 상당하지만 매일 약 3000개의 기사가 Medline에 게시됩니다. 증거를 필터링하고 처리하기 위해 수많은 증거 기반 리소스가 개발되었지만 점점 더 많이 사용되고 있지만 각각 정보에 대한 단편적이고 분산된 보기를 제공하며 포괄적인 주제 범위나 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 사용자에게 새로운 연구에 대한 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 것만으로는 현재 최상의 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 실험은 MPFS에 등록된 의대생과 간호대학생 사이에서 3가지 혁신적인 온라인 개입을 테스트하여 이러한 장벽을 극복하고 학습 요구와 임상 질문에 답하기 위해 현재 최상의 증거를 검색하는 양과 질을 향상하고자 합니다. 이러한 개입은 치료 시점에서 임상 기술 교육을 위한 효과적인 모델을 기반으로 하므로 검색 엔진을 임상 도구로 사용하는 데 용이하고 증거 검색 기술을 진정한 임상 기술로 인식합니다.

행동 양식

1. 연구 설계: 무작위 요인 통제 시험.
2. 설정 및 참가자: 시험은 MPFS에 등록하고 McMaster University의 교육 병원 및 진료소에서 일하는 의대 및 간호 학생 사이에서 실시됩니다(아래 자격 기준 참조).
3. 참여 임상의는 요인 설계(A x B x C)에서 3개의 온라인 개입(아래 설명 참조)에 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: 컴퓨터에서 생성되고 의대생과 간호대학생에 대해 계층화됩니다. 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.