A review of evaluation outcomes of web‐based continuing medical education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Internet and worldwide web have expanded opportunities for the provision of a flexible, convenient and interactive form of continuing medical education (CME). Larger numbers of doctors are accessing and using the Internet to locate and seek medical information. It has been suggested that a significant proportion of this usage is directly related to questions that arise from patient care. A variety of Internet technologies are being used to provide both asynchronous and synchronous forms of web-based CME. Various models for designing and facilitating web-based CME learning have also been reported. The purpose of this study was to examine the nature and characteristics of the web-based CME evaluative outcomes reported in the peer-reviewed literature. METHODS: A search of Medline was undertaken and the level of evaluative outcomes reported was categorised using Kirkpatrick's model for levels of summative evaluation. RESULTS: The results of this analysis revealed that the majority of evaluative research on web-based CME is based on participant satisfaction data. There was limited research demonstrating performance change in clinical practices and there were no studies reported in the literature that demonstrated that web-based CME was effective in influencing patient or health outcomes. DISCUSSION: The findings suggest an important need to examine in greater detail the nature and characteristics of those web-based learning technologies, environments and systems which are most effective in enhancing practice change and ultimately impacting patient and health outcomes. This is particularly important as the Internet grows in popularity as a medium for knowledge transfer.
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 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 | 0,096 | 0,299 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».