An educational game for teaching clinical practice guidelines to Internal Medicine residents: development, feasibility and acceptability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to Clinical Practice Guidelines (CPGs) remains suboptimal among internal medicine trainees. Educational games are of growing interest and have the potential to improve adherence to CPGs. The objectives of this study were to develop an educational game to teach CPGs in Internal Medicine residency programs and to evaluate its feasibility and acceptability. METHODS: We developed the Guide-O-Game(c) in the format of a TV game show with questions based on recommendations of CPGs. The development of the Guide-O-Game(c) consisted of the creation of a multimedia interactive tool, the development of recommendation-based questions, and the definition of the game's rules. We evaluated its feasibility through pilot testing and its acceptability through a qualitative process. RESULTS: The multimedia interactive tool uses a Macromedia Flash web application and consists of a manager interface and a user interface. The user interface allows the choice of two game styles. We created so far 16 sets of questions relating to 9 CPGs. The pilot testing proved that the game was feasible. The qualitative evaluation showed that residents considered the game to be acceptable. CONCLUSION: We developed an educational game to teach CPGs to Internal Medicine residents that is both feasible and acceptable. Future work should evaluate its impact on educational outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».