Understanding Medical Students’ Attitudes Toward Learning eHealth: Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several publications on research into eHealth demonstrate promising results. Prior researchers indicated that the current generation of doctors is not trained to take advantage of eHealth in clinical practice. Therefore, training and education for everyone using eHealth are key factors to its successful implementation. We set out to review whether medical students feel prepared to take advantage of eHealth innovations in medicine. OBJECTIVE: Our objective was to evaluate whether medical students desire a dedicated eHealth curriculum during their medical studies. METHODS: A questionnaire assessing current education, the need for education about eHealth topics, and the didactical forms for teaching these topics was developed. Questionnaire items were scored on a scale from 1 (fully disagree with a topic) to 10 (fully agree with a topic). This questionnaire was distributed among 1468 medical students of Maastricht University in the Netherlands. R version 3.5.0 (The R Foundation) was used for all statistical procedures. RESULTS: A total of 303 students out of 1468, representing a response rate of 20.64%, replied to our questionnaire. The aggregate statement "I feel prepared to take advantage of the technological developments within the medical field" was scored at a mean value of 4.8 out of 10. Mean scores regarding the need for education about eHealth topics ranged from 6.4 to 7.3. Medical students did not favor creating their own health apps or mobile apps; the mean score was 4.9 for this topic. The most popular didactical option, with a mean score 7.2, was to remotely follow a real-life patient under the supervision of a doctor. CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the largest evaluation of students' opinions on eHealth training in a medical undergraduate curriculum. We found that medical students have positives attitudes toward incorporating eHealth into the medical curriculum.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».