The development and evaluation of an online educational tool for the evidence-based management of neck pain by chiropractic teaching faculty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop an online, interactive educational tool to deliver an evidence-based clinical practice guideline to faculty members at a Canadian chiropractic college. Second, to evaluate the learning, design, and engagement constructs of the tool in a sample of chiropractic faculty members. METHODS: Using an integrated knowledge translation methodology and the Knowledge to Action Framework, we developed an evidence-based online learning tool. The context of the tool focused on a clinical practice guideline on the management of neck pain. We evaluated the learning, design, and engagement constructs in a sample of faculty members and residents using the Learning Object Evaluation Scale for Students. Participants were also asked to provide suggestions for improvement of the tool. RESULTS: Sixteen participants completed the evaluation. Most (68.8%) participants were chiropractors, 75% were male and 56% were between the ages of 25 and 44 years. At least 75% of participants agreed that the learning, design, and engagement constructs of the learning tool were adequate. The open-ended suggestions unveiled 3 pedagogical themes, relating to multimedia, thinking skills, and learner control, within the tool that could benefit from further development. These themes informed recommendations to improve the tool. CONCLUSION: Our online, interactive, module-based learning tool has sound pedagogical properties. Further research is needed to determine if its use is associated with a change in knowledge.
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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 | 0,034 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».