Telemedicine Training in Undergraduate Medical Education: Mixed-Methods Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telemedicine has grown exponentially in the United States over the past few decades, and contemporary trends in the health care environment are serving to fuel this growth into the future. Therefore, medical schools are learning to incorporate telemedicine competencies into the undergraduate medical education of future physicians so that they can more effectively leverage telemedicine technologies for improving the quality of care, increasing patient access, and reducing health care expense. This review articulates the efforts of allopathic-degree-granting medical schools in the United States to characterize and systematize the learnings that have been generated thus far in the domain of telemedicine training in undergraduate medical education. OBJECTIVE: The aim of this review was to collect and outline the current experiences and learnings that have been generated as medical schools have sought to implement telemedicine capacity-building into undergraduate medical education. METHODS: We performed a mixed-methods review, starting with a literature review via Scopus, tracking with Excel, and an email outreach effort utilizing telemedicine curriculum data gathered by the Liaison Committee on Medical Education. This outreach included 70 institutions and yielded 7 interviews, 4 peer-reviewed research papers, 6 online documents, and 3 completed survey responses. RESULTS: There is an emerging, rich international body of learning being generated in the field of telemedicine training in undergraduate medical education. The integration of telemedicine-based lessons, ethics case-studies, clinical rotations, and even teleassessments are being found to offer great value for medical schools and their students. Most medical students find such training to be a valuable component of their preclinical and clinical education for a variety of reasons, which include fostering greater familiarity with telemedicine and increased comfort with applying telemedical approaches in their future careers. CONCLUSIONS: These competencies are increasingly important in tackling the challenges facing health care in the 21st century, and further implementation of telemedicine curricula into undergraduate medical education is highly merited.
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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 | 0,032 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».