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Enregistrement W1967296360 · doi:10.2196/jmir.3482

Exploring the Value of Technology to Stimulate Interprofessional Discussion and Education: A Needs Assessment of Emergency Medicine Professionals

2014· article· en· W1967296360 sur OpenAlexaff
Jennifer Riley, Melissa McGowan, Linda Rozmovits

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWebcastMedical educationInterprofessional educationEmergency departmentMedicineValue (mathematics)Health carePsychologyNursingComputer scienceMultimediaPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The emergency department (ED) is an environment fraught with increasing patient volumes, competing priorities, fluctuating information, and ad hoc interprofessional clinical teams. Limited time is available to reflect on and discuss clinical experiences, policies, or research with others on the involved team. Online resources, such as webcasts and blogs, offer an accessible platform for emergency shift workers to engage in interprofessional discussion and education. OBJECTIVE: Our objective was to explore the current opportunities for shared learning and discussion and to discover the potential of online resources to foster and facilitate interprofessional education within an academic tertiary emergency department community. METHODS: A qualitative study using semistructured interviews was conducted to solicit participants' views of the current culture of IPE in the ED, the potential value of introducing new online resources and technology in support of IPE, and possible barriers to uptake. Participation was voluntary and participants provided verbal informed consent. RESULTS: Online resources discussed included webcasts, interactive discussion forums, websites, and dashboard with links to central repositories. Identified barriers to uptake of new online resources were an unwillingness to "work" off-shift, a dislike of static one-directional communication, concerns with confidentiality, and the suggestion that new resources would be used by only a select few. CONCLUSIONS: Owing to the sensitive dynamics of emergency medicine-and the preference among its professional staff to foster interprofessional discussion and education through personal engagement, in an unhurried, non-stressful environment-introducing and investing in online resources should be undertaken with caution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,439 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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