eLearning among Canadian anesthesia residents: a survey of podcast use and content needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Podcasts are increasingly being used in medical education. In this study, we conducted a survey of Canadian anesthesia residents to better delineate the content needs, format preferences, and usage patterns among anesthesia residents. METHODS: 10/16 Canadian anesthesia program directors, representing 443/659 Canadian anesthesia residents, allowed their residents to be included in the study. 169/659 (24%) residents responded to our survey. A 17-item survey tool developed by the investigators was distributed by email eliciting information on patterns of podcast use, preferred content, preferred format, and podcast adjuncts perceived to increase knowledge retention. RESULTS: 60% (91/151) had used medical podcasts with 67% of these users spending up to 1 hour per week on podcasts. 72.3% of respondents selected 'ability to review materials whenever I want' was selected by the majority of respondents (72%) as the reason they found podcasts to be valuable. No clear preference was shown for audio, video, or slidecast podcasts. Physiology (88%) and pharmacology (87%) were the most requested basic science topics while regional anesthesia (84%), intensive care (79%) and crisis resource management (86%) were the most requested for procedural, clinical and professional topics respectively. Respondents stated they would most likely view podcasts that contained procedural skills, journal article summaries and case presentations and that were between 5-15 minutes in duration A significantly greater proportion of senior residents (81%) requested podcasts on 'pediatric anesthesia' compared to junior residents 57% (P = 0.007). CONCLUSIONS: The majority of respondents are using podcasts. Anesthesia residents have preferred podcast content, types, length and format that educators should be cognizant of when developing and providing podcasts.
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 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 | 0,002 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».