MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3014127472 · doi:10.2196/17729

A Mobile Medical Knowledge Dissemination Platform (HeadToToe): Mixed Methods Study

2020· article· en· W3014127472 sur OpenAlexaffvenue
Ido Zamberg, Olivier Windisch, Thomas Agoritsas, Mathieu Nendaz, Georges L. Savoldelli, Eduardo Schiffer

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesUniversité de Genève
Mots-clésComputer scienceTask (project management)Quality (philosophy)Interface (matter)World Wide WebMultimediaEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Finding readily accessible, high-quality medical references can be a challenging task. HeadToToe is a mobile platform designed to allow easy and quick access to sound, up-to-date, and validated medical knowledge and guidance. It provides easy access to essential clinical medical content in the form of documents, videos, clinical scores, and other formats for the day-to-day access and use by medical students and physicians during their pre- and postgraduate education. OBJECTIVE: The aim of this paper is to describe the architecture, user interface, and potential strengths and limitations of an innovative knowledge dissemination platform developed at the University of Geneva, Switzerland. We also report preliminary results from a user-experience survey and usage statistics over a selected period. METHODS: The dissemination platform consists of a smartphone app. Through an administration interface, content is managed by senior university and hospital staff. The app includes the following sections: (1) main section of medical guidance, organized by clinical field; (2) checklists for history-taking and clinical examination, organized by body systems; (3) laboratory section with frequently used lab values; and (4) favorites section. Each content item is programmed to be available for a given duration as defined by the content's author. Automatic notifications signal the author when the content is about to expire, hence, promoting its timely updating and reducing the risk of using obsolete content. In the background, a third-party statistical collecting tool records anonymous utilization statistics. RESULTS: We launched the final version of the platform in March 2019, both at the Faculty of Medicine at the University of Geneva and at the University Hospital of Geneva in Switzerland. A total of 622 students at the university and 613 health professionals at the hospital downloaded the app. Two-thirds of users at both institutions had an iOS device. During the practical examination period (ie, May 2019) there was a significant increase in the number of active users (P=.003), user activity (P<.001), and daily usage time (P<.001) among medical students. In addition, there were 1086 clinical skills video views during this period compared to a total of 484 in the preceding months (ie, a 108% increase). On a 10-point Likert scale, students and physicians rated the app with mean scores of 8.2 (SD 1.9) for user experience, 8.1 (SD 2.0) for usefulness, and 8.5 (SD 1.8) for relevance of content. In parallel, postgraduate trainees viewed more than 6000 documents during the first 3 months after the implementation in the Division of Neurology at our institution. CONCLUSIONS: HeadToToe is an educator-driven, mobile dissemination platform, which provides rapid and user-friendly access to up-to-date medical content and guidance. The platform was given high ratings for user experience, usefulness, and content quality and was used more often during the exam period. This suggests that the platform could be used as tool for exam preparation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,472 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Medical EducationMême sujetSocial Media in Health EducationTravaux en français237 207