Effects of reading media on reading comprehension in health professional education: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of digital-based reading versus paper-based reading on reading comprehension among students, trainees, and residents participating in health professional education. INTRODUCTION: Several reviews have examined the effects of reading media on reading comprehension; however, none have considered health professional education specifically. The growing use of electronic media in health professional education, as well as recent data on the consequences of digital-based reading on learning, justify the necessity to review the current literature to provide research and educational recommendations. INCLUSION CRITERIA: Studies conducted with health professions students, trainees, and residents individually receiving educational material written in their first language in a paper-based or a digital-based format will be considered. Studies conducted among participants with cognitive impairment or reading difficulties will be excluded. Observational, experimental and quasi-experimental studies that assess reading comprehension measured by previously validated or researcher-generated tests will be considered. METHODS: Relevant studies will be sought from CINAHL, Embase, ERIC, Google Scholar, MEDLINE, PsycINFO, and Web of Science (SCI and SSCI), without date or language restrictions. Two independent reviewers will perform title and abstract screening, full-text review, critical appraisal, and data extraction. Disagreements will be resolved through discussion or with a third independent reviewer. Synthesis will occur at four levels (i.e., study, participant, intervention, and outcome levels) in a table format. Data will be synthesized descriptively and with meta-analyses if appropriate. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION NUMBER: PROSPERO CRD42020154519.
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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 | 0,011 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».