Distance learning for updating health professionals in palliative care: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To review literature regarding online educational initiatives in palliative care which are targeted to update health professionals and prepare distance courses suitable for a Brazilian context. METHODS: 7 databases (PubMed, Cochrane Library, LILACS, SCIELO, CINAHL, Science Direct and Scopus) were reviewed for published papers between January 2004 and August 2014 using the PRISMA methodology. Included studies focused on health professionals and had at least part of the course in a distance learning approach. RESULTS: The UK, the USA, Canada and Australia stood out within the palliative care research papers. Among the 590 articles chosen, only 14 papers were included in this review due to the inclusion criteria. 9 used a mixed approach and 5 used online methods. The length of the courses, however, varied extensively and several methods were found to have been employed for teaching purposes, including videos, audio, images, poetry and simulation cases. CONCLUSIONS: Although the literature is abundant in this area, there is limited research exploring the construction process of courses and how they can be applied to countries with limited resources. It is important to highlight, however, that the mixed teaching strategy, which allows for theoretical and practical activities at a low cost, is imperative for countries with limited resources in healthcare. Thus, this review can support new initiatives around the world, particularly in the low-income and middle-income countries.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».