Students' Experiences of Seeking Web-Based Animal Health Information at the Ontario Veterinary College: Exploratory Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although searching for health information on the internet has offered clear benefits of rapid access to information for seekers such as patients, medical practitioners, and students, detrimental effects on seekers' experiences have also been documented. Health information overload is one such side effect, where an information seeker receives excessive volumes of potentially useful health-related messages that cannot be processed in a timely manner. This phenomenon has been documented among medical professionals, with consequences that include impacts on patient care. Presently, the use of the internet for health-related information, and particularly animal health information, in veterinary students has received far less research attention. OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore veterinary students' internet search experiences to understand how students perceived the nature of Web-based information and how these perceptions influence their information management. METHODS: For this qualitative exploratory study, 5 separate focus groups and a single interview were conducted between June and October 2016 with a sample of 21 veterinary students in Ontario, Canada. RESULTS: Thematic analysis of focus group transcripts demonstrated one overarching theme, The Overwhelming Nature of the Internet, depicted by two subthemes: Volume and Type of Web-based Health Information and Processing, Managing, and Evaluating Information. CONCLUSIONS: Integrating electronic health information literacy training into human health sciences students' training has shown to have positive effects on information management skills. Given a recent Association of American Veterinary Medical Colleges report that considers health literacy as a professional competency, results of this study point to a direction for future research and for institutions to contemplate integrating information literacy skills in veterinary curricula. Specifically, we propose that the information literacy skills should include knowledge about access, retrieval, evaluation, and timely application of Web-based information.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».