Perspective sur l’utilisation de la vidéo pour la formation des professionnels de la santé
Notice bibliographique
Résumé
Resume Objectif : L’objectif de cet article consiste a presenter une approche pratique de formation continue en etablissement de sante. Mise en contexte : La preoccupation de la prestation securitaire de soins decoule notamment de la documentation scientifique sur la survenue d’erreurs medicamenteuses et sur l’appreciation des risques inherents au circuit du medicament. Les pharmaciens et les assistants techniques en pharmacie doivent participer activement a la mise a jour de leurs competences. Resultats : Nous presentons un profil des differentes approches pour la formation du personnel (c.- a-d. interlocuteurs, supports technologiques, temps, retroaction, deroulement, strategies, outils de production et de diffusion, exemples). Nous avons elabore une approche de production/diffusion des contenus a l’aide du logiciel Camtasia StudioMD. Nous avons realise une vingtaine de productions Web de cinq a douze minutes requerant une vingtaine d’heures de travail par production, le tout fait par des etudiants. Discussion : La production de videos est une activite pouvant etre confiee a des etudiants en pharmacie, en collaboration avec des pharmaciens experts en contenu afin de cibler efficacement les contenus, de structurer les messages cles, de developper, de realiser, de publier et d’evaluer le scenario de production. Nous pensons que cette approche est plus realiste que les videos proposees par les societes externes, dont les couts de developpement se chiffrent par dizaines de milliers de dollars. Conclusion : Cette etude pilote demontre la faisabilite d’une approche pratique de l’utilisation de la video en ligne pour la formation des professionnels de la sante. Elle a permis de determiner une demarche pour la realisation de videos a peu de frais. Abstract Objective: To present a practical approach for continuing education in hospitals and related healthcare settings. Context: Concern for safe delivery of health care stems mainly from the scientific literature on drugrelated errors and from appreciation of the inherent risks to the medication use and medication management process. Pharmacists and pharmacy technical assistants should actively participate in updating their skills. Results: We introduce a profile of the various approaches to personnel training (i.e., participants, technological support, time, feedback, procedure, strategies, production tools and distribution, examples). Using the Camtasia Studio software, we developed an approach to content production/distribution, and have created some 20 Web productions 5–12 minutes in length, involving about 20 hours of work per production, all of it done by students. Discussion: Video production is a task that can be delegated to pharmacy students, in collaboration with pharmacists as content experts in order to effectively target the content and structuring of key messages; and to develop, complete, and evaluate the production scenario. We think that this approach is more realistic than the videos provided by external organizations, of which production costs are estimated to be tens of thousands of dollars. Conclusion: This pilot study demonstrates the feasibility of a practical approach using online videos for the continuing education of healthcare professionals. A low-cost way to produce videos was achieved. Key words: continuing education, video
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 ».