Design and Implementation of an Online Course on Research Methods in Palliative Care: Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research capacity in palliative and end-of-life care is less than some other fields of medicine where there is a longer track record of biomedical research. Palliative medicine clinicians often receive little or no formal research training during their postgraduate education; hence, education efforts may prove pivotal to increasing palliative care research capacity. To that end, our group established a national online training program on palliative care research methodologies, called Foundations of Palliative Care Research. This report describes the development and implementation of the course, and its evaluation. To inform decisions on the overall course objectives, length, design, and implementation, formal needs assessments were conducted through surveys of Canadian palliative medicine residency program directors and of Canadian palliative medicine residents. METHODS: A 12-week, online, module-based course was designed. The first iteration of the course was offered to English-speaking palliative medicine residents from across Canada between October 2008 and March 2009. The course utilized Web-based communication methods, and was delivered using a combination of asynchronous and synchronous learning strategies and activities. RESULTS: Ten palliative care residents from different parts of the country registered and all completed the course with passing marks. Participants evaluated the course through a post course survey. The formal evaluation of the course, along with successes, challenges, and lessons applicable to future ventures, are discussed.
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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 | 0,022 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».