Current state of distance continuing medical education in North America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Every continuing medical education (CME) provider is confronted one day or another with deciding whether to develop distance education programs that may enhance access to CME for health professionals. To make a judicious decision, one needs to understand the features of distance education and the experiences of other providers. METHODS: Since there was a lack of information in the literature regarding the actual state of distance CME in North America, a Web-based survey aimed at CME providers was conducted including a description of the providers, the users, the activities offered, the technologies employed, and the administration of the systems. RESULTS: The results from this study indicate that the majority (68%) of CME providers had not developed distance education programs at the time of the survey; 30% of the providers, mainly from private companies, were offering nondegree distance education programs, and 2% of the university providers were offering degree programs. The technologies mainly used to develop distance education programs were printed material (69%), videoconferencing (58%), and, to a lesser degree, videotape. The revenue sources to develop degree programs were government funding, tuition, and fees. Other sources such as commercial support and sales were used for nondegree programs. IMPLICATIONS: This study revealed that there was considerable interest in distance education, especially from the organizations not offering this type of program. Since distance CME features are now better known, this is a step toward the advancement and development of more and better distance education programs.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».