A Systematic Review and Qualitative Analysis to Determine Quality Indicators forHealth Professions Education Blogs and Podcasts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Historically, trainees in undergraduate and graduate health professions education have relied on secondary resources, such as textbooks and lectures, for core learning activities. Recently, blogs and podcasts have entered into mainstream usage, especially for residents and educators. These low-cost, widely available resources have many characteristics of disruptive innovations and, if they continue to improve in quality, have the potential to reinvigorate health professions education. One potential limitation of further growth in the use of these resources is the lack of information on their quality and effectiveness. OBJECTIVE: To identify quality indicators for secondary resources that are described in the literature, which might be applicable to blogs and podcasts. METHODS: Using a blended research methodology, we performed a systematic literature review using Google Scholar, MEDLINE, Embase, Web of Science, and ERIC to identify quality indicators for secondary resources. A qualitative analysis of these indicators resulted in the organization of this information into themes and subthemes. Expert focus groups were convened to triangulate these findings and ensure that no relevant quality indicators were missed. RESULTS: The literature search identified 4530 abstracts, and quality indicators were extracted from 157 articles. The qualitative analysis produced 3 themes (credibility, content, and design), 13 subthemes, and 151 quality indicators. CONCLUSIONS: The list of quality indicators resulting from our analysis can be used by stakeholders, including learners, educators, academic leaders, and blog/podcast producers. Further studies are being conducted, which will refine the list into a form that is more structured and stratified for use by these stakeholders.
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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 | 0,152 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».