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Enregistrement W2791202895 · doi:10.2196/mededu.9635

Improving Internal Medicine Residents’ Colorectal Cancer Screening Knowledge Using a Smartphone App: Pilot Study

2018· article· en· W2791202895 sur OpenAlexvenueno aff
Zubair Khan, Umar Darr, Muhammad Ali Khan, Mohamad Nawras, Basmah Khalil, Yousef Abdel‐Aziz, Yaseen Alastal, William Barnett, Thomas C. Sodeman, Ali Nawras

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerMedicineSmartphone appColorectal cancer screeningSmartphone applicationCancerFamily medicineOncologyInternal medicineComputer scienceMultimediaWorld Wide WebColonoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) is the third most common type of cancer and the second leading cause of cancer death in the United States. About one in three adults in the United States is not getting the CRC screening as recommended. Internal medicine residents are deficient in CRC screening knowledge. OBJECTIVE: The objective of our study was to assess the improvement in internal medicine residents' CRC screening knowledge via a pilot approach using a smartphone app. METHODS: We designed a questionnaire based on the CRC screening guidelines of the American Cancer Society, American College of Gastroenterology, and US Preventive Services Task Force. We emailed the questionnaire via a SurveyMonkey link to all the residents of an internal medicine department to assess their knowledge of CRC screening guidelines. Then we designed an educational intervention in the form of a smartphone app containing all the knowledge about the CRC screening guidelines. The residents were introduced to the app and asked to download it onto their smartphones. We repeated the survey to test for changes in the residents' knowledge after publication of the smartphone app and compared the responses with the previous survey. We applied the Pearson chi-square test and the Fisher exact test to look for statistical significance. RESULTS: A total of 50 residents completed the first survey and 41 completed the second survey after publication of the app. Areas of CRC screening that showed statistically significant improvement (P<.05) were age at which CRC screening was started in African Americans, preventive tests being ordered first, identification of CRC screening tests, identification of preventive and detection methods, following up positive tests with colonoscopy, follow-up after colonoscopy findings, and CRC surveillance in diseases. CONCLUSIONS: In this modern era of smartphones and gadgets, developing a smartphone-based app or educational tool is a novel idea and can help improve residents' knowledge about CRC screening.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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