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Enregistrement W2936437331 · doi:10.2196/12474

Development and Evaluation of the Online Addiction Medicine Certificate: Free Novel Program in a Canadian Setting

2019· article· en· W2936437331 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lauren Gorfinkel, Amanda Giesler, Huiru Dong, Evan Wood, Nadia Fairbairn, Ján Klimas

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Centre on Substance Use
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanada Research ChairsEuropean CommissionNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésCertificateAddiction medicineAddictionMedicinePsychologyComputer sciencePsychiatryTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the enormous bur-den of disease attributable to drug and alcohol addiction, there remain major challenges in implementing evi-dence-based addiction care and treatment modalities. This is partly because of a persistent lack of accessible, specialized training in addiction medicine. In response, a new online certificate in addiction medicine has been established in Vancouver, Canada, free of charge to participants globally. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate and examine changes in knowledge acquisition among health care professionals before and after the completion of an online certificate in addiction medicine. METHODS: Learners enrolled in a 17-module certificate program and completed pre- and postknowledge tests using online multiple-choice questionnaires. Knowledge acquisition was then evaluated using a repeated measures t test of mean test scores before and after the online course. Following the certificate completion, a subset of learners completed the online course evaluation form. RESULTS: Of the total 6985 participants who registered for the online course between May 15, 2017 and February 22, 2018, 3466 (49.62%) completed the online pretest questionnaire. A total of 1010 participants completed the full course, achieving the required 70% scores. TThe participants self-reported working in a broad range of health-related fields, including nursing (n=371), medicine (n=92), counseling or social work (n=69), community health (n=44), and pharmacy (n=34). The median graduation year was 2010 (n=363, interquartile range 2002-2015). Knowledge of the addiction medicine increased significantly postcertificate (mean difference 28.21; 95% CI 27.32 to 29.10; P<.001). Physicians scored significantly higher on the pretest than any other health discipline, whereas the greatest improvement in scores was seen in the counseling professions and community outreach. CONCLUSIONS: This free, online, open-access certificate in addiction medicine appeared to improve knowledge of learners from a variety of disciplines and backgrounds. Scaling up low threshold learning opportunities may further advance addiction medicine training, thereby helping to narrow the evidence-to-practice gap.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,320 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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