An E-Learning Module to Improve Nongenetic Health Professionals’ Assessment of Colorectal Cancer Genetic Risk: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nongenetic health providers may lack the relevant knowledge, experience, and communication skills to adequately detect familial colorectal cancer (CRC), despite a positive attitude toward the assessment of history of cancer in a family. Specific training may enable them to more optimally refer patients to genetic counseling. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop an e-learning module for gastroenterologists and surgeons (in training) aimed at improving attitudes, knowledge, and comprehension of communication skills, and to assess the feasibility of the e-learning module for continued medical education of these specialists. METHODS: A focus group helped to inform the development of a training framework. The e-learning module was then developed, followed by a feasibility test among a group of surgeons-in-training (3rd- and 4th-year residents) and then among gastroenterologists, using pre- and posttest questionnaires. RESULTS: A total of 124 surgeons-in-training and 14 gastroenterologists participated. The e-learning was positively received (7.5 on a scale of 1 to 10). Between pre- and posttest, attitude increased significantly on 6 out of the 10 items. Mean test score showed that knowledge and comprehension of communication skills improved significantly from 49% to 72% correct at pretest to 67% to 87% correct at posttest. CONCLUSIONS: This study shows the feasibility of a problem-based e-learning module to help surgeons-in-training and gastroenterologists in recognizing a hereditary predisposition in patients with CRC. The e-learning led to improvements in attitude toward the assessment of cancer family history, knowledge on criteria for referral to genetic counseling for CRC, and comprehension of communication skills.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».