The Telehealth Skills, Training, and Implementation Project: An Evaluation Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telehealth appears to be an ideal mechanism for assisting rural patients and doctors and medical students/registrars in accessing specialist services. Telehealth is the use of enhanced broadband technology to provide telemedicine and education over distance. It provides accessible support to rural primary care providers and medical educators. A telehealth consultation is where a patient at a general practice, with the assistance of the general practitioner or practice nurse, undertakes a consultation by videoconference with a specialist located elsewhere. Multiple benefits of telehealth consulting have been reported, particularly those relevant to rural patients and health care providers. However there is a paucity of research on the benefits of telehealth to medical education and learning. OBJECTIVE: This protocol explains in depth the process that will be undertaken by a collaborative group of universities and training providers in this unique project. METHODS: Training sessions in telehealth consulting will be provided for participating practices and students. The trial will then use telehealth consulting as a real-patient learning experience for students, general practitioner trainees, general practitioner preceptors, and trainees. RESULTS: Results will be available when the trial has been completed in 2015. CONCLUSIONS: The protocol has been written to reflect the overarching premise that, by building virtual communities of practice with users of telehealth in medical education, a more sustainable and rigorous model can be developed. The Telehealth Skills Training and Implementation Project will implement and evaluate a theoretically driven model of Internet-facilitated medical education for vertically integrated, community-based learning environments.
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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 | 0,170 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,014 |
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 ».