Surgical Trainee Opinions in the United Kingdom Regarding a Three-Dimensional Virtual Mentoring Environment (MentorSL) in Second Life: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical mentoring is becoming increasingly complex with the evolving needs of trainees and the complexities of their personal and social lives. The Internet is an enabling technology, which increasingly facilitates interaction with multiple people at a distance. Web 2.0 and 3.0 technology shows promise in furthering this facilitation. OBJECTIVE: The objective of our study was to establish opinions among doctors in postgraduate surgical training regarding mentoring and whether these doctors would readily accept virtual mentoring following a brief experience. METHODS: On the 12th of February 2012, an introductory teaching class was arranged by The London Postgraduate School of Surgery for doctors in training. Participants were introduced to a novel virtual mentoring system and asked to complete a questionnaire regarding their opinions before and after the demonstration. RESULTS: A total of 57 junior doctors attended. Among them, 35 completed questionnaires pre- and postdemonstration. Regarding usefulness of a 3D virtual environment for mentoring, 6/35 (17%) agreed or strongly agreed and 20/35 (57%) were unsure prior to the session. Following 20 minutes using MentorSL, this significantly increased to 14/35 (40%) agreeing or strongly agreeing with 11/35 (31%) unsure (P<.001). Prior to using MentorSL, regarding usefulness of voice communication for virtual mentoring, 11/35 (31%) agreed or strongly agreed and 18/35 (51%) were unsure. Following 20 minutes using MentorSL, 19/35 (54%) agreed or strongly agreed and 10/35 (29%) were unsure of usefulness. Regarding ease of use of navigation, search mentor, meeting scheduling, and voice communication features, 17/35 (49%), 13/35 (37%), 15/35 (43%), and 16/35 (46%) participants agreed or strongly agreed, respectively. Regarding usefulness of telementoring, 24/35 (69%) agreed or strongly agreed, increasing to 28/35 (80%) following the introduction. For usefulness of multiple mentors, initially 24/35 (69%) agreed or strongly agreed increasing to 29/35 (83%). For overall satisfaction, 30/35 (86%) reported good or adequate and 19/35 (54%) agreed or strongly agreed with using the system again. CONCLUSIONS: These data suggest that a short introduction on how to use virtual systems may result in significant participation and use of virtual mentoring systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».