eLearning: A review of Internet-based continuing medical education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective was to review the effect of Internet-based continuing medical education (CME) interventions on physician performance and health care outcomes. METHODS: Data sources included searches of MEDLINE (1966 to January 2004), CINAHL (1982 to December 2003), ACP Journal Club (1991 to July/August 2003), and the Cochrane Database of Systematic Reviews (third quarter, 2003). Studies were included in the analyses if they were randomized controlled trials of Internet-based education in which participants were practicing health care professionals or health professionals in training. CME interventions were categorized according to the nature of the intervention, sample size, and other information about educational content and format. RESULTS: Sixteen studies met the eligibility criteria. Six studies generated positive changes in participant knowledge over traditional formats; only three studies showed a positive change in practices. The remainder of the studies showed no difference in knowledge levels between Internet-based interventions and traditional formats for CME. DISCUSSION: The results demonstrate that Internet-based CME programs are just as effective in imparting knowledge as traditional formats of CME. Little is known as to whether these positive changes in knowledge are translated into changes in practice. Subjective reports of change in physician behavior should be confirmed through chart review or other objective measures. Additional studies need to be performed to assess how long these new learned behaviors could be sustained. eLearning will continue to evolve as new innovations and more interactive modes are incorporated into learning.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».