Videoconferencing for practice-based small-group continuing medical education: Feasibility, acceptability, effectiveness, and cost
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Small-group, practice-based learning is an effective and well-accepted method of continuing medical education (CME). However, one limitation is that many physicians work in communities with fewer than the minimum number recommended for an effective learning group. Videoconferencing has the potential to remove this limitation. The purpose of this study was to evaluate the feasibility, acceptability, effectiveness, and cost of conducting practice-based, small-group CME learning by videoconference. METHODS: Through a videoconferencing link, 10 learners in three communities were guided through four practice-based learning modules by a trained facilitator at a fourth site. Data were collected through evaluation questionnaires, direct observation by the research team, pre- and post-knowledge tests, a focus group, and an interview. RESULTS: A total of 31 learners participated in the four modules. Videoconferencing was generally well accepted by learners. The facilitator and research team observers noted that muting microphones, video quality, audio quality, and audio lag all somewhat hindered discussion. Overall, the facilitator found moderating by videoconference only slightly more difficult than a face-to-face session. There was evidence of knowledge gain, with post-test scores being 20% higher than pretest scores (p = .006). Learners reported nine practice changes from taking the modules. At commercial rates, telecommunications costs per videoconferenced module were approximately CAN$1,200. DISCUSSION: Videoconferencing has the potential to bring the benefits of small-group, practice-based learning to many physicians; however, strict attention to videoconferencing techniques is required. Cost is also an important consideration.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».