The Impact of a Small Private Online Course as a New Approach to Teaching Oncology: Development and Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oncology involves complex care and multidisciplinary management of patients; however, misinformation and ineffective communication remain problematic. OBJECTIVE: The educational objective of our study was to develop a new teaching method to improve cancer treatment and management by emphasizing the link between hospitals (inpatients) and their surrounding communities (outpatients). METHODS: A team of 22 professionals from public and private institutions developed a small private online course (SPOC). Each offering of the course lasted 6 weeks and covered 6 topics: individual health care plans, cancer surgery, ionizing radiation, cancer medicines, clinical research, and oncological supportive care. For participants in the course, we targeted people working in the cancer field. The SPOC used an active teaching method with collaborative and multidisciplinary learning. A final examination was offered in each session. We evaluated participants' satisfaction rate through a questionnaire and the success of the SPOC by participants' completion, success, and commitment rates. RESULTS: Of the total participants (N=1574), 446 completed the evaluation form. Most participants were aged 31 to 45 years. Participants included 56 nurses, 131 pharmacists, 80 from the medical field (including 26 physicians), 53 from patients' associations, 28 health teachers, and 13 students (medical and paramedical). Among the participants, 24.7% (90/446) had an independent medical practice, 38.5% (140/446) worked in a public institution, and 36.8% (134/446) worked in a private institution. After completing the SPOC sessions, 85.9% (384/446) thought they had learned new information, 90.8% (405/446) felt their expectations were met, and 90.4% (403/446) considered that the information had a positive impact on their professional practice. The completion rate was 35.51% (559/1574), the success rate was 71.47% (1025/1574), and the commitment rate was 64.67% (1018/1574). Concerning the cost effectiveness of SPOC compared with a traditional classroom of 25 students, online education became more effective when there were more than 950 participants. CONCLUSIONS: SPOCs improved the management of oncology patients. This new digital learning technique is an attractive concept to integrate into teaching practice. It offered optimal propagation of information and met the students' expectations.
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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 | 0,002 |
| 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 ».