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Enregistrement W3120907538 · doi:10.1093/ofid/ofaa439.445

135. Impact of #idjclub, a Synchronous Twitter Journal Club, as a Novel Infectious Disease Education Platform

2020· article· en· W3120907538 sur OpenAlexaff
Ilan S. Schwartz, Laila Woc-Colburn, Todd P McCarty, James B Cutrell, Nicolás Cortés-Penfield

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaMedicineJournal clubMedical educationClubLikert scaleFamily medicinePsychologyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Journal clubs have been a mainstay of medical education since the days of Osler. Social media platforms allow virtual journal clubs to connect global participants. We describe the creation and impact of #IDJClub, an Infectious Diseases (ID) Twitter journal club. Methods We launched #IDJClub in October 2019. The format presents a recent ID publication for a 1-hour synchronous Twitter chat led by an ID physician from @IDJClub. Sessions started monthly, but increased in frequency due to interest during the COVID-19 pandemic. Pre-scripted tweets guide participants through the article description and analysis. We used Symplur’s Healthcare Hashtag project to track the number of impressions, tweets, participants, and the engagement rate (average tweets/participant) of #IDJClub per 60 minute discussion plus the following 30 minutes to capture ongoing conversations. We also conducted an online anonymous survey using Likert scales and open-ended questions to assess educational impact. Results As of June 11 2020, @IDJClub garnered 5,338 followers from around the world (Figure 1). In its first 9 months, 12 virtual journal clubs were conducted with a mean of 791,624 impressions, 328 tweets, and 48 participants per session, which steadily increased over time (Figure 2). A total of 134 participants completed the survey, of whom 40% were ID physicians, 19% pharmacists, 13% ID fellows, and 10% medical residents. Most respondents followed 1–2 (38%) or 3–4 (38%) of the discussions, with variable levels of active participation. Majorities agreed that #IDJClub provided clinically useful knowledge, increased personal confidence in review of literature, and compared favorably with in-person journal clubs (Figure 3). The format addressed several barriers such as lack of access to in-person journal clubs or subject experts at one’s own institution and lack of time to read new research or attend traditional journal clubs (Figure 4). Conclusion #IDJClub is an effective platform for virtual journal club, providing an engaging, open-access tool for critical appraisal of ID literature. This innovation in medical education overcomes several barriers to traditional journal clubs while fostering professional relationships within the global ID community. Disclosures Todd P. McCarty, MD, Amplyx (Scientific Research Study Investigator)Cidara (Scientific Research Study Investigator)

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,007
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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