Feasibility of a massive online open course to teach skills in primary palliative care for a global audience.
Notice bibliographique
Résumé
111 Background: Palliative Care Always (PCA) is a massive open online course (MOOC), through Stanford Online, that teaches primary palliative care. Our goal was to provide an accessible avenue for palliative care education on a global level. This is to address persistent and considerable gaps in primary palliative care due to lack of specialist trained experts and training opportunities. Methods: A team of providers including palliative care physician, advanced care nurse practitioner, priest and social worker developed 12 modules covering the scope of palliative care across their specialties. Topics ranged from communication of bad news to hospice initiation, while following the case of an oncology patient. Components include (1) Reflection on assigned readings (2) Patient scenes (3) Multiple choice assessments and (4) Group discussions. Participants were surveyed prior to and on completion of the 12-week course. Results: PCA enrolled 721 applicants from 56 countries. Participants from the US represented 51% of the total cohort. Next highest enrollment was from Brazil, India and Canada. Median age was 40 years. 51% of surveyed participants held advanced degrees and 38% held bachelor’s degrees. At the time of enrollment, 70% of participants were employed, 76% of whom worked in healthcare or social assistance industries. 44% of participants identified themselves as having some level of teaching experience. 75% of teachers reported never covering material on palliative care. The most popular reasons for taking the course included general interest, personal growth and relevance to employment. Post assessment surveys showed 95% of enrollees had a positive experience and were satisfied with what they learned; the most useful module was communication of bad news. Conclusions: Based on participant reports, effective palliative care training and exposure on a global level is feasible and acceptable with a MOOC such as PCA. Participants were from diverse backgrounds and found the course relevant and helpful. Future directions include specialty-specific courses, with a Hepatology course currently underway, evaluation of the impact on practice outcomes, and customized cases for individualized training.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».