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Enregistrement W2912259723 · doi:10.2196/12058

Motivating HIV Providers in Vietnam to Learn: A Mixed-Methods Analysis of a Mobile Health Continuing Medical Education Intervention

2019· article· en· W2912259723 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Larson Williams, Andrew Hawkins, Lora Sabin, Nafisa Halim, Bao Le Ngoc, Viet Nguyen, Tam Nguyen, Rachael Bonawitz, Christopher Gill

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of HealthStrong
Mots-clésIntervention (counseling)Human immunodeficiency virus (HIV)Continuing medical educationContinuing educationMedical educationMedicinePsychologyNursingFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Mobile Continuing Medical Education Project (mCME V.2.0) was a randomized controlled trial designed to test the efficacy of a text messaging (short message service [SMS])-based distance learning program in Vietnam that included daily quiz questions, links to readings and online courses, and performance feedback. The trial resulted in significant increases in self-study behaviors and higher examination scores for intervention versus control participants. OBJECTIVE: The objective of this mixed-methods study was to conduct qualitative and quantitative investigations to understand participants' views of the intervention. We also developed an explanatory framework for future trial replication. METHODS: At the endline examination, all intervention participants completed a survey on their perspectives of mCME and self-study behaviors. We convened focus group discussions to assess their experiences with the intervention and attitudes toward continuing medical education. RESULTS: A total of 48 HIV specialists in the intervention group completed the endline survey, and 30 participated in the focus group discussions. Survey and focus group data suggested that most clinicians liked the daily quizzes, citing them as convenient mechanisms to convey information in a relevant manner. A total of 43 of the 48 (90%) participants reported that the daily quizzes provided motivation to study for continuing medical education purposes. Additionally, 83% (40/48) of intervention participants expressed that they were better prepared to care for patients with HIV in their communities, compared with 67% (32/48) at baseline. Participation in the online coursework component was low (only 32/48, 67% of intervention participants ever accessed the courses), but most of those who did participate thought the lectures were engaging (26/32, 81%) and relevant (29/32, 91%). Focus group discussions revealed that various factors influenced the clinicians' decision to engage in higher learning, or "lateral learning," including the participant's availability to study, professional relevance of the topic area, and feedback. These variables serve as modifying factors that fit within an adapted version of the health belief model, which can explain behavior change in this context. CONCLUSIONS: Qualitative and quantitative endline data suggested that mCME V.2.0 was highly acceptable. Participant behaviors during the trial fit within the health belief model and can explain the intervention's impact on improving self-study behaviors. The mCME platform is an evidence-based approach with the potential for adoption at a national scale as a method for promoting continuing medical education. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02381743; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02381743.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
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)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,490 · 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'étudeAutre devis
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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