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Enregistrement W3024326461 · doi:10.1017/cem.2020.68

LO12: ClerkCast: a novel online free open access emergency medicine curriculum for medical students

2020· article· en· W3024326461 sur OpenAlexaffabout
B. Forestell, Lauren Beals, Tsan Ming Kenneth Chan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationStakeholderPresentation (obstetrics)MedicineInfographicSocial mediaPsychologyPedagogyComputer scienceWorld Wide WebPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovation Concept: Canadian medical students completing their Emergency Medicine (EM) clerkship rotations must develop approaches to undifferentiated patients. Increasingly used in postgraduate EM education, Open Educational Resources (OERs) are a convenient and flexible solution to meeting medical student educational needs on their EM rotation. We hoped to supplement Canadian medical student EM education through the development of ‘ClerkCast’, a novel OER and podcast-based curriculum on CanadiEM.org. Methods: We utilized the Kern Six Step approach to curriculum development for ‘ClerkCast’. A general needs assessment involved a review of available OERs and identified a lack of effective EM OERs specific for medical students. A specific online needs assessment was used to determine which EM topics required further education for medical students. The survey was shared directly with key Canadian medical student and undergraduate medical educator stakeholder groups, and distributed globally through the CanadiEM social media networks. Results of the needs assessment highlighted shared perceptions of educational needs for medical students, with an emphasis on increased need for education on critical care and common EM presentations. We used the topics determined to be highest priority for the development of our first ten episodes of ‘ClerkCast’. Curriculum, Tool or Material: Podcast episodes are released from CanadiEM biweekly. Episodes are 30 to 45 min in length, and focus on cognitive approaches to a common EM presentation for medical students. Content is anchored on medical student interactions with a staff or resident EM co-host. Podcasts are supplemented by infographics and blog posts highlighting the key points from each episode. Learners are also encouraged to interact with the content through review quizzes on a provided question bank. Quality assurance of the content is provided by physician co-hosts who review episode scripts both prior to recording. Post-production feedback is elicited via comments on the curriculum's host website, CanadiEM.org, and through direct email correspondence to the ClerkCast address. Conclusion: With an ever increasing number of OERs in EM and critical care, the systematic development of new resources is important to avoid redundancies in content and medium while also addressing unmet learner needs. We describe the successful use of the Kern Six Steps for curriculum development for the creation of our novel EM OER for Canadian medical students, ‘ClerkCast’.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,010

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 Opus0,567
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,072 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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