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Enregistrement W2549437563 · doi:10.1017/cjn.2016.405

Neurology Health Advocacy Curriculum: Needs Assessment, Curricular Content and Underlying Components

2016· article· en· W2549437563 sur OpenAlexaffvenueabout
Ahmad R. Abuzinadah, Lara Cooke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthKing Abdulaziz UniversityGeorgia Clinical and Translational Science Alliance
Mots-clésNeurologyCurriculumCronbach's alphaExploratory factor analysisMedicineMedical educationDelphi methodLikert scaleFamily medicinePsychologyPsychiatryPsychometricsClinical psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lack of a health advocacy curriculum and clarity are obstacles for effectively teaching neurology health advocacy (NHA) to neurology residents. Our purpose is to assess the need and develop content for a NHA curriculum and to describe its underlying components. METHODS: This is a cross-sectional study with two steps. In step one, neurologists and neurology residents at University of Calgary were surveyed about their perception of teaching NHA and asked to rank 56 neurological diseases on a Likert scale based on how well they lend themselves to teaching health advocacy. In step two, curricular items were developed for the top five neurological diseases, using a modified Delphi procedure. The reliability of the survey instrument was determined by Cronbach's alpha. Exploratory factor analysis was used to identify the underlying components of NHA. RESULTS: Forty-six neurologists and 14 neurology residents were surveyed, with a response rate of 88.33%. Fifty-six percent of neurologists and 85% of residents believe that NHA curriculum is needed. The top five neurological presentations, that lend themselves easily to teaching NHA were: stroke/transient ischemic attacks, alcoholism, epilepsy, Alzheimer's disease, and multiple sclerosis. The survey instrument reliability was 0.97. Exploratory factor analysis revealed four factors that can explain the variability in the survey instrument: multidisciplinary approach to neurological disorders, prevention of recurrence of neurological disease, collaboration with other medical subspecialties, and communication with professions outside the medical field. CONCLUSION: Neurologists' and residents' responses support that NHA curriculum is needed. Four components of NHA were identified that can be used for teaching NHA as well as health advocacy in general practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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