Use of the Smartphone App WhatsApp as an E-Learning Method for Medical Residents: Multicenter Controlled Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The WhatsApp smartphone app is the most widely used instant messaging app in the world. Recent studies reported the use of WhatsApp for educational purposes, but there is no prospective study comparing WhatsApp's pedagogical effectiveness to that of any other teaching modality. OBJECTIVE: The main objective of this study was to measure the impact of a learning program via WhatsApp on clinical reasoning in medical residents. METHODS: This prospective, randomized, multicenter study was conducted among first- and second-year anesthesiology residents (offline recruitment) from four university hospitals in France. Residents were randomized in two groups of online teaching (WhatsApp and control). The WhatsApp group benefited from daily delivery of teaching documents on the WhatsApp app and a weekly clinical case supervised by a senior physician. In the control group, residents had access to the same documents via a traditional computer electronic learning (e-learning) platform. Medical reasoning was self-assessed online by a script concordance test (SCT; primary parameter), and medical knowledge was assessed using multiple-choice questions (MCQs). The residents also completed an online satisfaction questionnaire. RESULTS: In this study, 62 residents were randomized (32 to the WhatsApp group and 30 to the control group) and 22 residents in each group answered the online final evaluation. We found a difference between the WhatsApp and control groups for SCTs (60% [SD 9%] vs 68% [SD 11%]; P=.006) but no difference for MCQs (18/30 [SD 4] vs 16/30 [SD 4]; P=.22). Concerning satisfaction, there was a better global satisfaction rate in the WhatsApp group than in the control group (8/10 [interquartile range 8-9] vs 8/10 [interquartile range 8-8]; P=.049). CONCLUSIONS: Compared to traditional e-learning, the use of WhatsApp for teaching residents was associated with worse clinical reasoning despite better global appreciation. The use of WhatsApp probably contributes to the dispersion of attention linked to the use of the smartphone. The impact of smartphones on clinical reasoning should be studied further.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».